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数据标注
  • 初级班2024-01-06报满已开
  • 初级班2024-01-16报满已开
  • 初级班2024-01-28报满已开
  • 初级班2024-02-28即将开班
关于数据标注 点燃AI之火,标注数据之源
为什么要学习数据标注?
AI人工智能的基石-数据标注
AI人工智能的
关键驱动力
市场就业领域
覆盖面广
岗位需求大
人才缺口达500万+
数据标注如同AI的养分,滋养着智能之树在各个行业中生根发芽
数据标注工程师专业技能发展路径 推出数据标注项目经理课程,20%理论+80%实操,课程紧贴行业,毕业即就业
课程标准
为什么要培训成为高级数据标注工程师?
最新课程大纲
    初级标注工程师
  • 初级标注工程师
  • 中级标注工程师
  • 高级标注工程师
  • 智能音箱语音标注
  • 自动驾驶数据标注
  • 全流程数据标注
初级数据标注工程师 学习方式: 线下面授
主要内容
计算机应用基础 主流AIGC工具的使用 ChatGPT MJ SD 数据标注的概念 标注对象 标注工具与平台 典型标注技术 图像标注 labelImg和labelme图像标注工具
特色亮点

1.掌握主流AIGC工具使用;
2.了解数据标注概念;
3.掌握数据标注对象类型;
4.熟练操作标注工具及平台;
5.掌握图像标注、标注框标注、图像区域标注方法;
6.熟悉使用labelImg图像标注工具,labelme精灵标注助手。

中级数据标注工程师 学习方式: 线下面授
主要内容
标注工程 关键点标注方法 标注框标注方法 图像区域标注 文本标注 音频标注 视频标注 2D人体标注 2D人体拉框标注规范 3D点云标注 3D点云标注工具 3D点云标注流程 4D-BEV标注 自动驾驶数据标注实战
特色亮点

1.掌握文本、音频、视频标注工具使用及标注流程;
2.掌握文本标注操作流程;
3.掌握视频标注操作流程;
4.掌握2D人体、3D点云标注;
5.掌握3D点云标注流程;
6.掌握4D-BEV标注的概念、工具、方法
7.完成智能音箱语音项目实战;
8.完成自动驾驶标注等项目实战;

高级数据标注工程师 学习方式: 线下面授
主要内容
组织架构搭建 人员管理 流程管理 团队梯队建设 质量管理 质检与验收管理 成立工作室 项目接单 运营思维 流程化思维 闭环思维 团队建设能力 项目资源管理过程 项目进度管理 沟通管理 成本管理 资源对接 项目资源管理
特色亮点

1.具备搭建数据标注团队组织架构的能力;
2.可制定数据质量标准并拥有数据质检及验收的能力;
3.把控项目整体进度;
4.熟悉工作室成立全部流程,同时具有工作室运营思维;
5.能够把控项目进度;
6.掌握项目成本管理机制;
7.独立完成项目资源对接。

智能音箱语音数据标注 学习方式: 线下面授
主要内容
随着语音识别技术的不断发展,不断赋能到各个传统行业,使传统的产品插上人工智能的翅膀;获得崭新的生命力。智能音箱作为传统音箱的升级版本,步入寻常家庭,成为用户通过语音进行网上各类操作的一个重要通道;如拨打电话、点播电影、控制家电或者语音播报当天天气预报。极大的方便了用户的各类操作。
技术要点
语音识别技术(ASR) 语音合成技术(TTS) 语音切割技术 声纹识别技术 语音清洗技术 情绪判定技术 音素标注技术 韵律标注技术 发音校对技术
自动驾驶数据标注实战 学习方式: 线下面授
主要内容
自动驾驶技术是当今人工智能领域最为引人注目的创新之一。借助人工智能(AI)和先进传感器技术,自动驾驶为汽车带来了一场革命性的变革。这项技术的目标是实现车辆的自主驾驶,不再需要人类驾驶员进行操控。AI驱动的自动驾驶技术架构涵盖了多个关键组成部分,这些组成部分共同构成了让汽车更安全、更智能的自动驾驶体系。
技术要点
车道线标注技术 2D车辆/行人标注技术 车辆多边形标注技术 指示牌/信号灯标注技术 区域分割标注技术 行进方向标注技术 3D雷达标注技术 3D车辆标注技术 视频跟踪标注技术
全流程数据标注项目实战 学习方式: 线下面授
主要内容
从项目的角度来说,完成一个标注项目大致可分成3个阶段,即项目前、项目中、项目后。项目前主要涉及需求整理及商务沟通等事项;项目中主要是项目实施过程,例如数据准备、数据处理、项目配置等;项目后则是验收和质量保证。全流程数据标注项目实战主要针对项目中阶段,主要包括6个环节,即原始数据获取、数据处理或培训、项目创建或立项、项目配置、标注实施、结果导出及后处理。
技术要点
原始数据获取 数据处理 项目创建 项目配置 标注实施 质检实施 标注结果导出
学科特色
无学历要求 数据标注学科,需要工作细心,认真负责;只要熟悉电脑均可动手学习,对学历无特别的要求。
发展空间大 数据标注从基础的标注员、到工程师、数据标注项目经理、项目总监,以及自己创立工作室;发展空间无天花板。
工学结合 数据标注学科的同学,可以在学习过程中接单,边工作边学习;工学结合,在学习过程中就可以挣到人生第一桶金。
朝阳产业 数据标注产业随着人工智能的发展,在ChatGPT横空出世后,人工智能行业进入新的阶段;与之对应,数据标注产业也会取得长足进步,是个朝阳产业
适合人群
初学入门
云和数据课程针对没有
基础人群零基础无经验适学
应届毕业生
刚毕业没经验找不到工作
来云和数据,在云和再出发
想转行
想要突破现在枯燥的生活
来云和数据 即刻开始改变
想创业
辛苦工作薪水低
自己创业当老板
职业发展路径
云和数据标注课程优势
真实项目 由国内知名数据标注企业,提供多元化、平台化、工程化、场景化、全流程、智能化
多元化
项目覆盖数据标注的多种技术,包括图像、视频、语音、文本、3D点云数据标注
平台化
提供专门的数据标注实训平台,融合了教师管理、学员管理、学员实操、任务分配等
工程化
以工程化的思维进行数据标注,包括组织管理、质量控制、进度管理等
场景化
提供多场景的项目,包括医疗影像、自动驾驶、人像识别、语音数据情绪分析等
全流程
全流程的数据标注项目实训,包括5个核心流程,8个子流程
智能化
将人工处理的数据交给以机器学习,机器将学习结果反馈给人工进行再校对
真项目 学员在学习期间进行真项目实战,完成企业级的项目作品,锻造职场工作思维;实战过程完全还原企业真实开发场景与标准化工作流程
智能音箱数据标注项目实战
简介:智能音箱作为传统音箱的升级版本,步入寻常家庭,成为用户通过语音进行网上各类操作的一个重要通道;如拨打电话、点播电影、控制家电或者语音播报当天天气预报。极大的方便了用户的各类操作。行网上各类操作的一个重要通道;如拨打电话、点播电影、控制家电或者语音播报当天天气预报。极大的方便了用户的各类操作。量等进行监控、预警和统计分析的系统。
自动驾驶数据标注项目实战
简介:自动驾驶技术是当今人工智能领域最为引人注目的创新之一。借助人工智能(AI)和先进传感器技术,自动驾驶为汽车带来了一场革命
文本数据标注项目实战
简介:对文本进行特征标记,对其打上具体的语义、构成、语境、目的、情感等数据标签,通过标注好的训练数据,我们就可以教会机器如何来
全流程数据标注项目实战
简介:全流程数据标注项目实战主要针对项目中阶段,主要包括6个环节,即原始数据获取、数据处理或培训、项目创建或立项、项目配置、标......
企业级项目实战
沉浸式场景化工作实战
“真实战”流程及标准 — 学员如何完成企业级的项目作品?
师资团队 年薪80万持续引入大厂技术大牛,建立Java专职课研团队及专职教学团队,制定严格师资筛选培训体系,不断提高行业课程标准及教学质量
16级标准严选专职课研老师,严控课程研发质量
学员就业薪资
下一个就业明星就是你
  • 2023年
    毕业学员
    5500
  • 就业学员 5457
  • 最高月薪 22800
  • 平均就业薪资 13250
姓名
就业薪资
入职企业
学历
  • 姜*
    13500
    吉*克信息
    专科
  • 赵*杰
    17000
    蚂蚁*服
    专科
  • 孙*强
    17000
    奇*360科技
    专科
  • 杨*瑜
    12000
    阿*巴巴
    专科
  • 王*
    15000
    旺*集团
    本科
  • 赵*强
    12000
    搜狐*司
    专科
  • 李*茹
    13000
    *程旅行网
    本科
  • 王*
    14000
    字*跳动(今日*条)
    专科
  • 杨*鹏
    14500
    前*无忧
    本科
免费资源 适合数据标注工程师就业的视频课程免费分享,推出2023年数据标注工程师学习路线图
学员管理
就业服务
云和数据学长学姐风采展示
我们毕业了
毕业不说再见
冬至吃饺子了
学长有话说
云和学员过圣诞
我们的毕业典礼
感谢云和感谢自己
学长有话说
学科发展史
    2023年
  • 可解释AI和透明度: 数据标注行业开始关注提高人工智能模型的可解释性和透明度,以增强用户信任
  • 技术创新: 新兴技术,如增强现实(AR)和虚拟现实(VR),开始在数据标注领域找到应用,为创建更复杂和沉浸式的数据集提供可能
    2022年
  • AI辅助标注: 人工智能技术开始被用来辅助数据标注过程,提高标注的准确性和效率
    2021年
  • 多模态数据标注: 数据标注不再局限于图像和文本,而是扩展到视频、音频和其他多模态数据,以支持更复杂的AI应用
    2020年
  • COVID-19的影响: 大流行导致远程工作和在线服务的需求激增,这反过来又推动了对数据标注服务的需求,尤其是在医疗和电子商务领域
    2019年
  • 伦理和偏见: 数据标注行业开始关注如何减少人工智能的偏见,确保数据集的多样性和公平性
    2018年
  • 质量优于数量: 数据标注行业开始重视数据质量,而不仅仅是数量。高质量的数据标注对于提高机器学习模型的性能至关重要
    2017年
  • 数据隐私和安全: 数据隐私和安全成为全球关注的焦点,影响数据收集和标注的方式,特别是在涉及敏感信息的领域
    2016年
  • 自动化标注工具: 随着技术的进步,市场上出现了更多自动化和半自动化的数据标注工具,旨在提高标注效率和减少人工成本
    2015年
  • 深度学习的兴起: 深度学习技术在图像识别、语音识别和自然语言处理领域取得重大进展,这进一步推动了对高质量标注数据的需求
    2014年
  • 人工智能的早期应用: 人工智能开始在各个行业中找到应用,尤其是在视觉识别和基本的自然语言处理领域。这促进了对大量标注数据的需求
  • 众包平台的兴起: 众包平台如Amazon Mechanical Turk成为获取标注数据的主要来源
2023年
2022年
2021年
2020年
2019年
2018年
2017年
2016年
2015年
2014年
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