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실무 중심! AI 데이터 활용으로 업무 스킬 점프업

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학습차시25차시
커리큘럼수업 총 25개, 총 12시간 37분
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과정소개

- 인공지능 학습용 데이터와 데이터라벨링의 개념부터 이미지·영상·음성·텍스트 데이터 가공 실습까지 학습하는 실무형 과정입니다.

- 4차 산업혁명과 빅데이터, 생성형 AI 및 멀티모달 기술의 이해를 바탕으로 AI 데이터 활용 역량을 강화할 수 있습니다.

- 데이터라벨링 저작도구 활용법과 품질관리, 인공지능 윤리 및 개인정보보호 등 AI 데이터 활용에 필요한 핵심 내용을 체계적으로 학습합니다.

- 실제 AI 학습용 데이터 구축 및 가공 사례를 통해 데이터 기반 업무 수행 능력을 향상할 수 있습니다.

학습대상

- AI 및 데이터 활용 분야에 관심 있는 재직자 및 일반 학습자

- 데이터라벨링 및 AI 데이터 구축 업무를 처음 접하는 학습자

- 생성형 AI 및 멀티모달 기술에 대한 이해가 필요한 실무자

- AI 데이터 가공 및 품질관리 역량을 향상시키고자 하는 직장인

- 데이터 기반 업무 수행 능력을 갖추고 싶은 누구나

학습목표

- 인공지능 학습용 데이터 구축사업과 데이터라벨링의 개념 및 구축 과정을 이해할 수 있다.

- 4차 산업혁명, 빅데이터, 인공지능 기술의 기본 개념과 활용 사례를 설명할 수 있다.

- 인공지능 윤리, 지식재산권, 저작권 및 개인정보보호 등 AI 활용 시 필요한 법·제도적 사항을 이해할 수 있다.

- 이미지·영상 데이터라벨링의 주요 기법과 저작도구 활용 방법을 습득할 수 있다.

- 음성·텍스트 데이터라벨링의 정제 규칙, 가이드라인 및 데이터 태깅 방법을 이해할 수 있다.

- 멀티모달 데이터의 개념과 생성형 AI 기반 데이터 활용 방법을 설명할 수 있다.

- AI 학습용 데이터 구축 및 가공 실무에 필요한 기초 역량을 갖출 수 있다.

교수소개

 박태훈강사님

- 광운대학교 경영대학원 교수 

- ㈜국제유통문화관광진흥원

- 라이프타임뉴스 편집장

- 시니어창업스쿨

- 소상공인진흥공단 상인대학

- 농업기술센터 강소 

학습 커리큘럼

총 25개 ∙ 12시간 37분
  • 차시 1. 인공지능 학습용 데이터 구축사업 이해
  • 차시 2. 데이터라벨링
  • 차시 3. 4차 산업혁명과 빅데이터, AI (인공지능)
  • 차시 4. 인공지능 윤리의 이해
  • 차시 5. 지식재산권, 저작권, 초상권, 개인정보보호
  • 차시 6. 이미지/영상 데이터라벨링 1 (교육의 목적)
  • 차시 7. 이미지/영상 데이터라벨링 2 (구축과정)
  • 차시 8. 이미지/영상 데이터라벨링 3 (라벨링 기법)
  • 차시 9. 이미지/영상 데이터라벨링 4 (저작도구 종류)
  • 차시 10. 이미지/영상 데이터라벨링 5 (기본지식, 저작도구 회원가입)
  • 차시 11. 이미지/영상 데이터라벨링 6 (저작도구 사용법)
  • 차시 12. 이미지/영상 데이터라벨링 7 (라벨링 기법, 복합 · 멀티모달 라벨링)
  • 차시 13. 이미지/영상 데이터라벨링 8 (폴리곤, 폴리라인 라벨링 실습)
  • 차시 14. 이미지/영상 데이터라벨링 9 (키포인트 라벨링 실습)
  • 차시 15. 이미지/영상 데이터라벨링 10 (시맨틱 세그멘테이션, 키포인트, 스켈레톤 실습)
  • 차시 16. 멀티모달 데이터라벨링 (챗GPT, 뤼튼, CLOVA X, AskUp 등)
  • 차시 17. 음성/텍스트 데이터라벨링 1 (라벨링 과정, 관련용어, 라벨링 기법)
  • 차시 18. 음성/텍스트 데이터라벨링 2 (정제 규칙, 가이드라인)
  • 차시 19. 음성/텍스트 데이터라벨링 3 (한국어 문법, 국어 사전 활용)
  • 차시 20. 음성/텍스트 데이터라벨링 4 (한국어 맞춤법 (1))
  • 차시 21. 음성/텍스트 데이터라벨링 5 (한국어 맞춤법 (2))
  • 차시 22. 음성/텍스트 데이터라벨링 6 (한국어 맞춤법 (3))
  • 차시 23. 음성/텍스트 데이터라벨링 7 (음성 학습 데이터 가공 사례, 텍스트 데이터 학습 처리)
  • 차시 24. 음성/텍스트 데이터라벨링 8 (데이터 태깅)
  • 차시 25. 음성/텍스트 데이터라벨링 9 (말뭉치 구축 저작 도구)

평가기준

수료기준 점수: 60점

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