本课程面向想要入行 AI 训练师的学员，完整覆盖从行业认知到实操上岗的全部内容。课程先讲解人工智能行业概况、岗位定义、工作职责、能力模型与职业素养，搭建基础认知。接着系统教学数据采集、数据清洗等核心技能，讲解 Excel、Kettle、OpenRefine 等多款主流工具用法。同时细分图像、语音、文本等不同类型的数据标注方法，明确质量标准与检验规则，并搭配人脸、车辆、医疗影像等大量实景实操案例。内容理论结合实战，技能覆盖全面，学完可掌握岗位必备能力，轻松应聘上岗。
课程目录01.《为什么你在沃尔玛 “照搬 Listing” 却没流量 2 个被忽略的流量开关》.mp402.《被 FBA 隐性费用困扰沃尔玛 WFS 的透明成本结构与迁移策略》.mp402. 第 0 章预备知识.mp403.《沃尔玛广告 “花钱没量” 跳出亚马逊逻辑的两个关键调整》.mp404. 第一章本章内容概述.mp405. 第一章第一节人工智能简介.mp406. 第一章第二节人工智能训练师概念与现状.mp407. 第 1 章第 3 节人工智能训练师工作职责.mp408. 第 1 章第 4 节人工智能训练师能力模型.mp409. 第 1 章第 5 节人工智能训练师职业道德能力.mp411. 第 2 章第 0 节本章内容概述.mp412. 第 2 章第 1 节数据采集的概念.mp413. 第 2 章第 2 节 – 1 数据采集的方式工具概述.mp420. 第 3 章第 1 节数据清洗概述.mp421. 第 3 章第 2 节 MSExcel 数据清洗基本操作.mp422. 第 3 章第 3 节 Kettle 简介及基本操作.mp423. 第 3 章第 4 节 OpenRefineDataWrangler.mp424. 第 3 章第 5 节 Hawk.mp436. 第 4 章第 1 节图像标注.mp437. 第 4 章第 2 节语音标注.mp438. 第 4 章第 3 节文本标注.mp439. 第 4 章第 4 节人机协同标注.mp443. 第 5 章第 1 节数据质量影响算法.mp444. 第 5 章第 2 节数据标注质量标准.mp445. 第 5 章第 3 节数据标注质量检验方法.mp446. 第 5 章第 4 节数据标注智能化质量管理.mp448. 第 6 章第 1 节数据标注工具介绍.mp449. 第 6 章第 2 节数据标注应用领域.mp451. 实验 9 人脸标注.mp454. 实验 10 人脸标框标注.mp457. 实验 11 人脸描点标注.mp460. 实验 12 行人标框标注.mp463. 实验 13 道路标志线区域标注.mp466. 实验 14 车牌标框标注.mp469. 实验 15 车辆多边形标注.mp472. 实验 16 物品分类标注.mp475. 实验 17 细胞分类标注.mp478. 实验 18 细胞标框标注.mp481. 实验 19 医疗影像区域标注.mp4
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