导图社区 人工智能训练师概述
人工智能训练师概述,概述了人工智能训练师的职业要求和未来发展。详细列出了从初级工到五级/高级技师的不同等级,并特别指出四级作为其中的重要等级(03等级划分)。介绍了人工智能的关键技术、数据采集、数据标注、数据分析等方面的知识,展示了人工智能训练师在推动人机协同和数据智能方面的重要作用。
《Linux就该这么学(第2版)》是一本值得推荐的Linux入门教程,它内容丰富、实用性强、易于理解,并且提供了丰富的配套资源,非常适合想要学习Linux技术的读者使用。
这是一篇关于智能网联车安全员(初级)的思维导图,主要内容包括:第4章 平行驾驶线上安全守护,第3章 高精地图lmap,第2章 自动驾驶原理与传感器概述,第1章 自动驾驶与智能网联车概览。从自动驾驶的概述和发展历程入手,介绍了NHTSA和SAE等组织在自动驾驶领域的作用。在高精地图部分,内容详细介绍了高精地图的作用、生产过程、交付标准及其在自动驾驶中的关键应用,如辅助环境感知、路径规划等。
人工智能训练师,此脑图涵盖了TTS和ASR的核心技术,还扩展到了人工智能训练师在文本生成、分类和意图识别等高级领域所需的知识和技能。通过这份思维导图,读者可以全面了解到人工智能训练在语音合成和语音识别领域的先进技术和应用,并为其在相关领域的研究和实践提供有价值的参考。一起了解吧!
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人工智能训练师概述
概述
01简介
发展过程
初始期
1956-1979年
发展期
1980-1996
学习期
1997-至今
行业
无人驾驶
智能家居
智慧医疗
智慧农业
智能制造
智能客服
智慧交通
AIT
2020-02纳入国家职业分类目录
2021-11国家技能标准
数据标注员&人工智能算法测试员
工作内容
数据标注和加工
分析提炼业务特征
训练评测相关算法
设计交互应用方案
分析管理应用数据
调整优化参数配置
02 能力要求
分析能力
数据能力
沟通能力
AI行业理解
AI技术理解力
行业背景
03 等级划分
五级/高级技师
四级
三级
二级
一级/初级工
具备高于等级要求的学历,可减免1年从业时间的要求
04 未来发展
未来五年,专职数据标注工程师的缺口将高达100万
05 课程体系
初级课程
数据处理及分析
数据规范制定
常见算法理论认知
智能训练流程运维
高级课程
挖掘业务中的AI应用
业务中的AI技术构建
设计AI产品应用方案
搭建AI智能训练流程
智能服务产品及技术一览
01 常见的人工智能产品
智能外呼
智能交通
智能物流
智能诊疗
语音导航
智能质检
智能阅读
02 人工智能产品的价值
企业
深度
宽度
用户
服务体验
服务价值转化
03 人工智能的关键技术
机器学习
知识图谱
自然语言处理
人机交互
生物特征识别
04 人工智能技术的发展方向
可解释人工智能
单一智能向通用智能发展
机器自主学习
人工智能的数据支撑
01 核心驱动力
算力
加速器
算法
发动机
大数据
燃料
02 数据采集
场景图像
视频采集
语言采集
文本、数据采集
03 数据标注
语音标注
图像标注
文本标注
04 数据分析
寻找隐含在数据中的规律
模型选定分析
根据分析做出推断
数据分析工具
数据展示工具
数据存储工具
机器人懂语义、会思考
01 知识概述
数据
数据整理
收集适用于应用场景的语料/图像/语音等
信息
知识
知识梳理
教会人工智能产品如何在应用场景实现
智能
02 关键技术
从已知数据中获得规律并利用规律对未知数据进行预测
监督学习
跟老师学
无监督学习
自学标评
强化学习
自觉自评
结构化的知识库,一种描述实体关系的语义网络
语义网络
实体-关系-实体
自然语言处理NLP
在人类语言和机器语言之间建立一个桥梁
机器翻译
语义理解
智能问答
信息交换
人到计算机
计算机到人
计算机视觉
03 风格设计
人设/品牌定位
语言风格拟人化
服务标准统一
学习和专业性能力强
04 数据智能推动人机协同
目标是希望数据能驱动决策
业务数据化--业务智能化