Ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển nhanh chóng, chuyên viên huấn luyện AI đã trở thành nghề mới nổi có nhu cầu cao và triển vọng phát triển rộng lớn. Nhiều bạn muốn gia nhập ngành lại mơ hồ về toàn cảnh ngành và yêu cầu vị trí, không rõ công việc cốt lõi như xử lý dữ liệu, gán nhãn thực sự làm thế nào, cũng không biết bắt đầu với các công cụ chuyên nghiệp ra sao, khó đạt tiêu chuẩn tuyển dụng của doanh nghiệp.

Khóa học này được thiết kế dành riêng cho người chuyển ngành từ con số 0 và người tìm việc, xây dựng hệ thống kiến thức hoàn chỉnh từ dễ đến khó, giảng giải toàn diện kiến thức lý thuyết và năng lực thực hành cần thiết của chuyên viên huấn luyện AI. Mở đầu khóa học phổ biến kiến thức cơ bản của ngành, giải thích hiện trạng phát triển, sắp xếp nội dung công việc hàng ngày, tiêu chuẩn năng lực và quy phạm hành vi nghề nghiệp của vị trí, giúp học viên hình thành nhận thức nghề nghiệp đúng đắn và xác định rõ hướng học tập. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn không chỉ nắm vững kỹ năng toàn quy trình như thu thập, làm sạch, gán nhãn dữ liệu mà còn sử dụng thành thạo nhiều công cụ ngành như Kettle, OpenRefine, DataWrangler, Hawk, có khả năng làm việc trực tiếp. Với những bạn muốn tăng thu nhập bán thời gian, những kỹ năng này cũng giúp bạn nhanh chóng nhận các dự án gán nhãn dữ liệu, hiện thực hóa linh hoạt.

• 1.Kiến thức dự bị cho chuyên viên huấn luyện trí tuệ nhân tạo
• 2.Tổng quan nội dung chương này
• 3.Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo
• 4.Khái niệm và hiện trạng của chuyên viên huấn luyện trí tuệ nhân tạo
• 5.Trách nhiệm công việc của chuyên viên huấn luyện trí tuệ nhân tạo
• 6.Mô hình năng lực của chuyên viên huấn luyện trí tuệ nhân tạo
• 7.Quy phạm năng lực đạo đức nghề nghiệp của chuyên viên huấn luyện trí tuệ nhân tạo

• 8.Tổng quan chương này
• 9.Khái niệm thu thập dữ liệu
• 10.Tổng quan về phương thức và công cụ thu thập dữ liệu
• 11.Chi tiết phương thức thu thập dữ liệu
• 12.Tổng quan về làm sạch dữ liệu
• 13.Thao tác cơ bản làm sạch dữ liệu với MS Excel
• 14.Giới thiệu và thao tác cơ bản với Kettle
• 15.OpenRefine & DataWrangler
• 16.Sử dụng công cụ Hawk

• 17.Gán nhãn hình ảnh
• 18.Gán nhãn giọng nói
• 19.Gán nhãn văn bản
• 20.Gán nhãn kết hợp người và máy

• 21.Chất lượng dữ liệu ảnh hưởng đến thuật toán
• 22.Tiêu chuẩn chất lượng gán nhãn dữ liệu
• 23.Phương pháp kiểm tra chất lượng gán nhãn dữ liệu
• 24.Quản lý chất lượng thông minh cho gán nhãn dữ liệu

• 25.Giới thiệu công cụ gán nhãn dữ liệu
• 26.Lĩnh vực ứng dụng gán nhãn dữ liệu
• 27.Thí nghiệm: Gán nhãn phân loại khuôn mặt
• 28.Thí nghiệm: Gán nhãn khung khuôn mặt
• 29.Thí nghiệm: Gán nhãn điểm khuôn mặt
• 30.Thí nghiệm: Gán nhãn khung người đi bộ
• 31.Thí nghiệm: Gán nhãn vùng vạch biển báo giao thông
• 32.Thí nghiệm: Gán nhãn khung biển số xe
• 33.Thí nghiệm: Gán nhãn đa giác xe cộ
• 34.Thí nghiệm: Gán nhãn phân loại đồ vật
• 35.Thí nghiệm: Gán nhãn phân loại tế bào
• 36.Thí nghiệm: Gán nhãn khung tế bào
• 37.Thí nghiệm: Gán nhãn vùng hình ảnh y tế

💡 Gợi ý học tập:Nội dung hướng dẫn dựa trên thực tiễn ngành tại thời điểm phát hành, khuyến nghị kết hợp với quy tắc mới nhất của nền tảng hiện tại khi học.