A indústria de inteligência artificial continua crescendo em alta velocidade, e o treinador de IA já se tornou uma profissão emergente com alta demanda e amplas perspectivas de desenvolvimento. Muitos amigos interessados em entrar no setor têm uma compreensão vaga do panorama geral da indústria e dos requisitos do cargo, não sabem exatamente como executar trabalhos centrais como processamento e anotação de dados, e não sabem como começar a usar diversas ferramentas profissionais, tornando difícil atingir o padrão de contratação das empresas.

Este curso foi criado especialmente para pessoas em transição de carreira sem experiência prévia e candidatos a emprego, construindo um sistema de conhecimento completo do básico ao avançado e explicando de forma abrangente os conhecimentos teóricos e as habilidades práticas indispensáveis ao treinador de IA. No início do curso, são apresentados os conhecimentos básicos do setor, interpretado o estado atual de desenvolvimento e organizados o conteúdo do trabalho diário do cargo, os padrões de competência e as normas de conduta profissional, ajudando os alunos a construir uma compreensão profissional correta e a definir claramente a direção de estudo. Ao concluir este curso, você não apenas dominará habilidades de todo o processo, como coleta, limpeza e anotação de dados, mas também será capaz de usar com proficiência diversas ferramentas do setor, como Kettle, OpenRefine, DataWrangler e Hawk, tendo capacidade para assumir o cargo diretamente. Para amigos que desejam aumentar a renda com trabalho extra, essas habilidades também podem ajudá-lo a conseguir rapidamente projetos de anotação de dados e realizar monetização flexível.

• 1.Conhecimentos preliminares do treinador de inteligência artificial
• 2.Resumo do conteúdo deste capítulo
• 3.Introdução à inteligência artificial
• 4.Conceito e situação atual do treinador de inteligência artificial
• 5.Responsabilidades profissionais do treinador de inteligência artificial
• 6.Modelo de competências do treinador de inteligência artificial
• 7.Normas de ética profissional e competência do treinador de inteligência artificial

• 8.Resumo deste capítulo
• 9.Conceito de coleta de dados
• 10.Visão geral dos métodos e ferramentas de coleta de dados
• 11.Explicação detalhada dos métodos de coleta de dados
• 12.Visão geral da limpeza de dados
• 13.Operações básicas de limpeza de dados no MS Excel
• 14.Introdução ao Kettle e operações básicas
• 15.OpenRefine & DataWrangler
• 16.Uso da ferramenta Hawk

• 17.Anotação de imagens
• 18.Anotação de voz
• 19.Anotação de texto
• 20.Anotação colaborativa humano-máquina

• 21.O impacto da qualidade dos dados nos algoritmos
• 22.Padrões de qualidade para anotação de dados
• 23.Métodos de inspeção de qualidade para anotação de dados
• 24.Gestão inteligente da qualidade da anotação de dados

• 25.Introdução às ferramentas de anotação de dados
• 26.Áreas de aplicação da anotação de dados
• 27.Experimento: anotação de classificação de rostos
• 28.Experimento: anotação de caixa delimitadora em rostos
• 29.Experimento: anotação de pontos faciais
• 30.Experimento: anotação de caixa delimitadora em pedestres
• 31.Experimento: anotação de região de faixas de sinalização viária
• 32.Experimento: anotação de caixa delimitadora em placas de veículos
• 33.Experimento: anotação de polígono em veículos
• 34.Experimento: anotação de classificação de objetos
• 35.Experimento: anotação de classificação de células
• 36.Experimento: anotação de caixa delimitadora em células
• 37.Experimento: anotação de região em imagens médicas

💡 Dica de estudo:O conteúdo do tutorial é baseado nas práticas do setor no momento da publicação; recomenda-se combiná-lo com as regras mais recentes da plataforma atual durante o estudo.