01강

인공지능 학습용 데이터 구축사업 이해

02강

데이터라벨링

03강

4차 산업혁명과 빅데이터, AI (인공지능)

04강

인공지능 윤리의 이해

05강

지식재산권, 저작권, 초상권, 개인정보보호

06강

이미지/영상 데이터라벨링 1 (교육의 목적)

07강

이미지/영상 데이터라벨링 2 (구축과정)

08강

이미지/영상 데이터라벨링 3 (라벨링 기법)

09강

이미지/영상 데이터라벨링 4 (저작도구 종류)

10강

이미지/영상 데이터라벨링 5 (기본지식, 저작도구 회원가입)

11강

이미지/영상 데이터라벨링 6 (저작도구 사용법)

12강

이미지/영상 데이터라벨링 7 (라벨링 기법, 복합 · 멀티모달 라벨링)

13강

이미지/영상 데이터라벨링 8 (폴리곤, 폴리라인 라벨링 실습)

14강

이미지/영상 데이터라벨링 9 (키포인트 라벨링 실습)

15강

이미지/영상 데이터라벨링 10 (시맨틱 세그멘테이션, 키포인트, 스켈레톤 실습)

16강

멀티모달 데이터라벨링 (챗GPT, 뤼튼, CLOVA X, AskUp 등)

17강

음성/텍스트 데이터라벨링 1 (라벨링 과정, 관련용어, 라벨링 기법)

18강

음성/텍스트 데이터라벨링 2 (정제 규칙, 가이드라인)

19강

음성/텍스트 데이터라벨링 3 (한국어 문법, 국어 사전 활용)

20강

음성/텍스트 데이터라벨링 4 (한국어 맞춤법 (1))

21강

음성/텍스트 데이터라벨링 5 (한국어 맞춤법 (2))

22강

음성/텍스트 데이터라벨링 6 (한국어 맞춤법 (3))

23강

음성/텍스트 데이터라벨링 7 (음성 학습 데이터 가공 사례, 텍스트 데이터 학습 처리)

24강

음성/텍스트 데이터라벨링 8 (데이터 태깅)

25강

음성/텍스트 데이터라벨링 9 (말뭉치 구축 저작 도구)