L'industrie de l'intelligence artificielle connaît une croissance rapide et continue, et le métier de formateur IA est devenu une profession émergente très demandée avec de larges perspectives de développement. De nombreuses personnes souhaitant entrer dans ce secteur ont une vision floue de l'ensemble du domaine et des exigences du poste, ne savent pas comment réaliser concrètement le traitement et l'annotation des données, et ne savent pas comment utiliser les différents outils professionnels, ce qui rend difficile l'atteinte des critères de recrutement des entreprises.

Ce cours est spécialement conçu pour les personnes en reconversion sans base et les demandeurs d'emploi. Il construit un système de connaissances complet, du plus simple au plus complexe, et présente de manière globale les connaissances théoriques et les compétences pratiques indispensables au formateur IA. Le cours commence par une présentation des notions de base du secteur, analyse la situation actuelle, détaille le contenu du travail quotidien, les standards de compétences et les règles de conduite professionnelle, afin d'aider les apprenants à acquérir une bonne compréhension du métier et à clarifier leur orientation d'apprentissage. À l'issue de cette formation, vous maîtriserez non seulement l'ensemble du processus de collecte, de nettoyage et d'annotation des données, mais aussi l'utilisation de nombreux outils du secteur tels que Kettle, OpenRefine, DataWrangler, Hawk, etc., et serez capable d'occuper directement un poste. Pour ceux qui souhaitent augmenter leurs revenus en parallèle, ces compétences vous permettront de décrocher rapidement des projets d'annotation de données et de générer des revenus de manière flexible.

• 1.Connaissances préliminaires du formateur en intelligence artificielle
• 2.Aperçu du contenu de ce chapitre
• 3.Introduction à l'intelligence artificielle
• 4.Concept et situation actuelle du formateur en intelligence artificielle
• 5.Responsabilités professionnelles du formateur en intelligence artificielle
• 6.Modèle de compétences du formateur en intelligence artificielle
• 7.Normes de déontologie et de compétences du formateur en intelligence artificielle

• 8.Aperçu de ce chapitre
• 9.Concept de collecte de données
• 10.Aperçu des méthodes et outils de collecte de données
• 11.Détails des méthodes de collecte de données
• 12.Aperçu du nettoyage des données
• 13.Opérations de base du nettoyage de données dans MS Excel
• 14.Introduction et opérations de base de Kettle
• 15.OpenRefine & DataWrangler
• 16.Utilisation de l'outil Hawk

• 17.Annotation d'images
• 18.Annotation vocale
• 19.Annotation de texte
• 20.Annotation collaborative homme-machine

• 21.L'impact de la qualité des données sur les algorithmes
• 22.Normes de qualité pour l'annotation de données
• 23.Méthodes de contrôle de la qualité de l'annotation de données
• 24.Gestion intelligente de la qualité de l'annotation des données

• 25.Introduction aux outils d'annotation de données
• 26.Domaines d'application de l'annotation de données
• 27.Expérience : annotation de classification de visages
• 28.Expérience : annotation de cadres de visages
• 29.Expérience : annotation de points de repère de visages
• 30.Expérience : annotation de cadres de piétons
• 31.Expérience : annotation de zones de marquage routier
• 32.Expérience : annotation de cadres de plaques d'immatriculation
• 33.Expérience : annotation de polygones de véhicules
• 34.Expérience : annotation de classification d'objets
• 35.Expérience : annotation de classification de cellules
• 36.Expérience : annotation de cadres de cellules
• 37.Expérience : annotation de zones d'images médicales

💡 Conseil d'apprentissage :Le contenu du tutoriel est basé sur les pratiques du secteur au moment de la publication ; il est recommandé de le consulter en tenant compte des dernières règles de la plateforme actuelle.