디지털 기반 시대의 중심에는 데이터가 있습니다. '21세기의 원유'라 불리는 데이터는 AI의 발전에 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 이제 막 새로운 일자리를 고민하는 4050 세대가 공부하고 준비해야 할 바로 그 분야가 이 데이터와 관련된 것입니다.

혹시 데이터가 아직 막연하게 느껴지시나요? 알면 쉬워지고 모르면 불안해지는 법입니다. 그 막연한 불안을 떨쳐버릴 강의가 여기 있습니다!

디지털 라벨러는 무엇인가요?
디지털 라벨러는 AI가 더 똑똑해질 수 있도록 최신의, 정제된 데이터를 제공하는 중요한 역할을 담당합니다. 신선한 재료가 제대로 손질되어야 훌륭한 요리가 완성되듯이, 디지털 라벨러가 제공하는 일관되고 목적에 맞게 정제된 데이터는 AI의 딥러닝과 머신러닝의 기본입니다.

데이터 라벨링이 어렵게 느껴지신다구요? 
이 강의는 약 1시간 동안 디지털 라벨러의 세계를 쉽게 설명하고, 실질적인 도구 사용법까지 전수합니다. 데이터 라벨링의 중요성과 실무에서 필요한 정보들을 모두 포함하고 있으며, 실생활에서 바로 적용 가능한 실용적인 팁과 전략을 제공합니다. 또한, 디지털 라벨러로서 더 좋은 대우를 받을 수 있는 팁도 전수해드립니다!

1시간 강의로 디지털 라벨러 도전하기!

이런 분들에게 적극 추천해요
 - 데이터를 다루는 일에 관심은 있지만 막연한 두려움이 있는 분
 - AI와 데이터 관련 분야에서 일해보고 싶은 분
 - 실무에서 데이터를 다루는 구체적인 방법을 알고 싶은 분
 - 데이터 라벨링을 통해 새로운 일자리에 도전하고 싶은 분

이번 클래스를 들으면
이런 걸 얻을 수 있습니다

디지털 라벨러 업무의 이해
디지털 라벨러의 역할과 현재 시장의 변화에 대한 이해를 얻고, AI 학습에 있어 데이터가 왜 중요한지 알 수 있습니다.

디지털 라벨러 플랫폼과 실무 도구 사용법
실무에서 필요한 다양한 디지털 라벨링 플랫폼 사용법과 데이터를 효율적으로 다루기 위한 유용한 도구들을 익힐 수 있습니다.

더 좋은 대우를 받을 수 있는 팁
디지털 라벨러로서의 역량을 키우고 더 좋은 대우를 받을 수 있는 실전 팁을 배워 봅니다.

강의목차 

Part 1. 개념 및 용어 정리-인공지능과 데이터 (17분)
 - 인공지능과 데이터 
 - 인공지능 데이터 구분기준 

Part 2. 인공지능 데이터 구분 기준 (18분)
 - 학습 데이터 산출물 유형 
 - 데이터 가공 업무 이해하기 
 - 어노테이션 이해하기 

Part 3. 어노테이션 유형 (19분) 
 - 바운딩박스, 폴리곤, 폴리라인, 키포인트
 - 세그멘테이션 개념
 - 세그멘테이션 적용사례 
 - 세그멘테이션 유형 및 목적 
 - 시멘틱 세그멘테이션   

강사소개 
안녕하세요, 저는 황인호입니다. 현재 바운드포의 CEO로, 인공지능을 활용해 더 안전한 세상을 만드는 일에 전념하고 있습니다. 저는 지금까지 25건 이상의 인공지능 컴퓨터 비전 데이터 사업을 성공적으로 이끌어왔습니다. 세종대학교에서 신문방송학을 공부했고, 서강대학교 경영전문대학원에서 경영학 석사를 마쳤으며, 현재는 한양대학교 법학전문대학원에서 지식재산권 박사 과정을 진행 중입니다. 예전에는 씨이랩에서 미래사업팀을 맡았고, 한국경제신문에서 산업부 기자로도 일했습니다. 여러분이 이 강의를 통해 데이터 라벨링에 대해 쉽게 이해하고, 더 나은 미래를 설계하는 데 도움이 되길 바랍니다.

황인호 / 바운드포 대표이사  
 - 바운드포 대표이사, 정보보호최고책임자
 - 한양대 법학전문대학원 박사과정
 - 서강대 경영전문대학원 석사
 - 세종대 신문방송학 학사
 - 씨이랩 미래사업TF, 기술사업부문, 한국경제신문 편집국 산업부 근무