人工智能训练师

贾艳光

目录

  • 1 职业模块0 职业道德
    • 1.1 培训课程1 职业道德
      • 1.1.1 学习单元1 职业道德基本知识
      • 1.1.2 学习单元2 人工智能训练师职业守则
    • 1.2 培训课程2 基础知识
      • 1.2.1 学习单元1 人工智能训练师工作要求
      • 1.2.2 学习单元2 通用知识
      • 1.2.3 @学习单元3 相关法律、法规知识
  • 2 五级职业模块1 数据采集与处理
    • 2.1 培训课程1 业务数据采集
      • 2.1.1 学习单元1 原始业务数据采集
        • 2.1.1.1 情景描述
        • 2.1.1.2 新知学习
        • 2.1.1.3 任务实践:采集电影排名数据
          • 2.1.1.3.1 步骤1：搭建环境
          • 2.1.1.3.2 步骤2：分析网页源代码
          • 2.1.1.3.3 步骤3：编写数据爬取程序
          • 2.1.1.3.4 步骤4：爬取数据
          • 2.1.1.3.5 步骤5：查验数据结果
        • 2.1.1.4 习题训练
      • 2.1.2 学习单元2 数据库内业务数据采集
        • 2.1.2.1 情景描述
        • 2.1.2.2 新知学习
        • 2.1.2.3 任务实践：采集数据库业务数据
          • 2.1.2.3.1 步骤1：搭建数据库业务数据采集环境
          • 2.1.2.3.2 步骤2：测试环境有效性
          • 2.1.2.3.3 步骤3：编写数据库业务数据采集程序
          • 2.1.2.3.4 步骤4：采集数据库业务数据
          • 2.1.2.3.5 步骤5：查看数据结果
        • 2.1.2.4 习题训练
    • 2.2 培训课程2 业务数据处理
      • 2.2.1 学习单元1 业务数据整理归类
        • 2.2.1.1 情境描述
        • 2.2.1.2 新知学习
        • 2.2.1.3 任务实践1：整理归类结构化数据
          • 2.2.1.3.1 步骤1：准备数据源
          • 2.2.1.3.2 步骤2：转换数据类型
          • 2.2.1.3.3 步骤3：归类季度数据
        • 2.2.1.4 任务实践2：整理归类非结构化数据
          • 2.2.1.4.1 步骤1 按类型创建文件路径
          • 2.2.1.4.2 步骤2 整理归类数据
          • 2.2.1.4.3 步骤3 重命名数据文件
        • 2.2.1.5 习题训练
      • 2.2.2 学习单元2 业务数据汇总
        • 2.2.2.1 情境描述
        • 2.2.2.2 新知学习
        • 2.2.2.3 任务实践：汇总结构化数据
          • 2.2.2.3.1 步骤1：准备数据
          • 2.2.2.3.2 步骤2 ：分组统计数据
          • 2.2.2.3.3 步骤3：保存结果
        • 2.2.2.4 习题训练
  • 3 五级职业模块2 数据标注
    • 3.1 培训课程1 数据清洗与标注
      • 3.1.1 学习单元1 数据清洗
        • 3.1.1.1 情景描述
        • 3.1.1.2 新知学习
        • 3.1.1.3 任务实践：清洗图像数据
          • 3.1.1.3.1 步骤1：图像去重与尺寸修改
          • 3.1.1.3.2 步骤2：尺寸过滤
          • 3.1.1.3.3 步骤3：尺寸变换
          • 3.1.1.3.4 步骤4：格式转换
          • 3.1.1.3.5 步骤5：样本重新编号
        • 3.1.1.4 习题训练
      • 3.1.2 学习单元2 数据标注
        • 3.1.2.1 情景描述
        • 3.1.2.2 新知学习
        • 3.1.2.3 任务实践1：图像数据标注
          • 3.1.2.3.1 步骤1：安装labelme工具
          • 3.1.2.3.2 步骤2：标注准备工作
          • 3.1.2.3.3 步骤3：图像数据集矩形框标注
          • 3.1.2.3.4 步骤4：保存标注文件
        • 3.1.2.4 任务实践2：文本数据标注
          • 3.1.2.4.1 步骤1： 统一时间格式
          • 3.1.2.4.2 步骤2：登录数据标注平台
          • 3.1.2.4.3 步骤3：工程创建
          • 3.1.2.4.4 步骤4 ：导入数据开始标注
        • 3.1.2.5 习题训练
    • 3.2 培训课程2 标注后数据分类与统计
      • 3.2.1 学习单元1 分类标注后数据
        • 3.2.1.1 情景描述
        • 3.2.1.2 新知学习
        • 3.2.1.3 任务实践：视觉数据分类
          • 3.2.1.3.1 步骤1：搭建实践环境
          • 3.2.1.3.2 步骤2：获取所有标签分类类别
          • 3.2.1.3.3 步骤3：创建分类文件夹
          • 3.2.1.3.4 步骤4：分类存放视觉文件
        • 3.2.1.4 习题训练
      • 3.2.2 学习单元2 统计标注后数据
        • 3.2.2.1 情景描述
        • 3.2.2.2 新知学习
        • 3.2.2.3 任务实践：统计标注后的视觉数据
          • 3.2.2.3.1 步骤1：统计标注图像大小
          • 3.2.2.3.2 步骤2：统计图像特征值
          • 3.2.2.3.3 步骤3：测试图像边缘检测效果
        • 3.2.2.4 习题训练
  • 4 五级职业模块3 智能系统运维
    • 4.1 培训课程1 智能系统基础操作
      • 4.1.1 学习单元1 智能系统的开启
      • 4.1.2 学习单元2 智能系统的简单使用
    • 4.2 培训课程2 智能系统维护
      • 4.2.1 学习单元1 智能系统功能应用情况记录
      • 4.2.2 学习单元2 智能系统应用数据情况记录
  • 5 四级职业模块1 数据采集和处理
    • 5.1 培训课程1 业务数据质量检测
      • 5.1.1 学习单元1 业务数据审核
      • 5.1.2 学习单元2 业务数据采集规范
      • 5.1.3 学习单元3 业务数据处理规范
    • 5.2 培训课程2 数据处理方法优化
      • 5.2.1 学习单元1 业务数据采集流程优化
      • 5.2.2 学习单元2 业务数据处理流程优化
  • 6 四级职业模块2 数据标注
    • 6.1 培训课程1 数据归类和定义
      • 6.1.1 学习单元1 数据聚类
      • 6.1.2 学习单元2 数据归类
      • 6.1.3 学习单元3 数据定义
    • 6.2 培训课程2 标注数据审核
      • 6.2.1 学习单元1数据审核
      • 6.2.2 学习单元2 数据纠错
      • 6.2.3 学习单元3 数据筛选
  • 7 四级职业模块3 智能系统运维
    • 7.1 培训课程1 颐养守护系统人脸知识库运维
    • 7.2 培训课程2课堂无感考勤系统部署与运维
      • 7.2.1 项目引入
      • 7.2.2 项目分析
      • 7.2.3 新知学习
      • 7.2.4 项目实施
        • 7.2.4.1 任务1：课堂无感考勤系统网络架构规划
        • 7.2.4.2 任务2:课堂无感考勤系统硬件部署联调
        • 7.2.4.3 任务3:课堂无感考勤系统及环境安装与配置
        • 7.2.4.4 任务4:课堂无感考勤系统师生信息导入
        • 7.2.4.5 任务5:课堂无感考勤系统课程信息导入与测试
        • 7.2.4.6 任务6:系统压力测试
        • 7.2.4.7 任务7:系统备份及软硬件还原
      • 7.2.5 项目评价
      • 7.2.6 项目总结
  • 8 教学资源
    • 8.1 二维动画
    • 8.2 视频
    • 8.3 文档
培训课程2 标注后数据分类与统计

本培训课程模块，包含分类标注后数据和统计标注后数据两个学习单元，数据类别涵盖了文本、视觉和语音。学习内容以数据服务公司接到的数据分类和统计项目为载体，学习者以数据标注员助理身份，先学习数据分类和统计工具的使用知识，再通过图像数据分类与统计、文本数据分类与统计、语音数据分类与统计共六个项目，达成初级数据标注员所需数据分类与统计的知识和技能要求。