L'industria dell'intelligenza artificiale continua a svilupparsi ad alta velocità e l'AI trainer è ormai una professione emergente con forte domanda e ampie prospettive di crescita. Molti amici interessati a entrare nel settore hanno una conoscenza confusa del quadro generale e dei requisiti della posizione, non sanno come si svolgono concretamente le attività chiave come l'elaborazione e l'annotazione dei dati, non sanno da dove iniziare con i vari strumenti professionali e difficilmente raggiungono gli standard di assunzione delle aziende.

Questo corso è pensato appositamente per chi cambia carriera partendo da zero e per i candidati in cerca di lavoro, costruendo un sistema di conoscenze completo dal semplice al complesso e illustrando in modo completo le conoscenze teoriche e le capacità pratiche indispensabili per un AI trainer. All'inizio del corso vengono presentate le nozioni di base del settore, viene interpretata la situazione attuale dello sviluppo e vengono organizzati i contenuti del lavoro quotidiano, gli standard di competenza e le norme di comportamento professionale della posizione, aiutando gli studenti a costruire una corretta consapevolezza professionale e a chiarire la direzione di studio. Al termine di questo corso, non solo padroneggerai competenze sull'intero processo come raccolta, pulizia e annotazione dei dati, ma saprai anche usare con disinvoltura numerosi strumenti di settore come Kettle, OpenRefine, DataWrangler e Hawk, acquisendo la capacità di operare direttamente. Per gli amici che desiderano aumentare il reddito con attività part-time, queste competenze possono anche aiutarti a ottenere rapidamente progetti di annotazione dati e a realizzare un guadagno flessibile.

• 1.Conoscenze preliminari dell'AI trainer
• 2.Panoramica dei contenuti di questo capitolo
• 3.Introduzione all'intelligenza artificiale
• 4.Concetto e situazione attuale dell'AI trainer
• 5.Responsabilità lavorative dell'AI trainer
• 6.Modello di competenze dell'AI trainer
• 7.Norme di etica professionale e competenza dell'AI trainer

• 8.Panoramica di questo capitolo
• 9.Concetto di raccolta dei dati
• 10.Panoramica dei metodi e degli strumenti di raccolta dati
• 11.Dettaglio dei metodi di raccolta dati
• 12.Panoramica della pulizia dei dati
• 13.Operazioni di base per la pulizia dei dati in MS Excel
• 14.Introduzione a Kettle e operazioni di base
• 15.OpenRefine & DataWrangler
• 16.Utilizzo dello strumento Hawk

• 17.Annotazione di immagini
• 18.Annotazione vocale
• 19.Annotazione di testi
• 20.Annotazione uomo-macchina collaborativa

• 21.L'impatto della qualità dei dati sugli algoritmi
• 22.Standard di qualità per l'annotazione dei dati
• 23.Metodi di verifica della qualità dell'annotazione dei dati
• 24.Gestione intelligente della qualità dell'annotazione dei dati

• 25.Introduzione agli strumenti di annotazione dei dati
• 26.Ambiti di applicazione dell'annotazione dei dati
• 27.Esperimento: annotazione per classificazione dei volti
• 28.Esperimento: annotazione con riquadri dei volti
• 29.Esperimento: annotazione con punti dei volti
• 30.Esperimento: annotazione con riquadri dei pedoni
• 31.Esperimento: annotazione delle aree delle strisce e dei segnali stradali
• 32.Esperimento: annotazione con riquadri delle targhe
• 33.Esperimento: annotazione poligonale dei veicoli
• 34.Esperimento: annotazione per classificazione degli oggetti
• 35.Esperimento: annotazione per classificazione delle cellule
• 36.Esperimento: annotazione con riquadri delle cellule
• 37.Esperimento: annotazione delle aree delle immagini mediche

💡 Suggerimento di studio:Il contenuto del tutorial si basa sulle pratiche di settore al momento della pubblicazione; si consiglia di integrarlo con le regole più recenti della piattaforma attuale durante lo studio.