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大数据标注(微课视频版) 版权信息
- ISBN：9787302618256
- 条形码：9787302618256 ; 978-7-302-61825-6
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
大数据标注(微课视频版) 本书特色
随着人工智能技术的迅猛发展，作为占人工智能半壁江山的数据标注人员需求量陡增，目前专职数据标工程师的缺口将高达数百万人。同时随着行业巨头的进入，小作坊式的数据标团队将无法满足行业的需求。因此如何提高数据标注人员素质；如何组建和管理大规模的数据标注队伍；如何提高数据标注成果的质量和效率，将成为数据标注领域需要重点关注的问题。 本人一直以来都在从事着大数据的处理和分析相关技术的研究工作，近年来负责高校和企业的共同组建的AI大数据标注基地工作，该基地拥有数百名数据标注人员，并承接着百万级的数据标注项目，已经形成了成熟运行的数据标注工厂模式。 本书就是想把这种数据标注工厂模式日常运行中所使用的理论基础、管理方法和技术手段进行提炼总结，呈现在各位读者面前，以便于更多的行业从业者可以从中受到启发，让数据标注行业能够更加稳健的发展。
大数据标注(微课视频版) 内容简介
本书以数据标注核心技术为基础，以经典管理理论为依托，以数据标注工厂的管理方法为指导，以现实案例为示范，全面介绍了数据标注的基础知识，详细介绍了文本数据标注、图像数据标注、语音数据标注和视频数据标注的标注方法和实现细节，并重点介绍了以流水线管理理论为核心的数据标注企业管理方法，使从业者可以快速提升数据标注技术水平，*后通过示例说明如何将管理理念通过数据标注平台来实现数据标注团队的管理 。 全书共分为四个部分12章，**部分包含第1~3章，主要介绍了数据标注的缘起和演变，介绍数据标注行业的发展趋势和行业标准，阐述了数据标注的基础知识和技术发展方向； 第二部分包含第4～7章，系统阐述了文本数据标注、图像数据标注、语音数据标注、视频数据标注，并以具体案例来进行阐述； 第三部分包含第8～11章，主要以流水线理论为基础，设计了数据标注工厂的架构，并根据数据标注创新中心的经验介绍了数据标注工厂的项目管理、客户管理、质量管理、案例管理等可执行的数据标注管理方法； 第四部分包含第12章，分享了数据标注平台，就平台的作用、架构、运行机制进行了详细的介绍。 本书适合作为高等院校计算机、软件工程、人工智能等相关应用型专业学生的教材，同时可供对数据标注有所了解和从事相关工作的标注人员、管理人员和研究人员参考。
大数据标注(微课视频版) 目录
第1部分 数据标注的缘起
第1章 人工智能的历程回顾与展望
1.1 混沌初开——数学模型（1900—1956）
1.1.1 开天之问
1.1.2 创世神器
1.1.3 武林秘籍
1.1.4 宗师问世
1.2 江湖论道——达特茅斯会议（1956—1980）
1.2.1 华山论剑
1.2.2 江湖纷争
1.2.3 停滞不前
1.2.4 门派初成
1.3 武林中兴——深度学习（1981年至今）
1.3.1 盟主问道——机器学习
1.3.2 神兵现世——神经网络
1.3.3 后起之秀——深度学习
1.3.4 前提要素——数据标注
思考题
第2章 数据标注的崛起
2.1 数据标注的演变
2.1.1 数据标注的起源
2.1.2 数据标注在人工智能中的地位
2.1.3 数据标注团队面临的挑战
2.2 数据标注行业发展趋势
2.2.1 数据标注公司简介
2.2.2 数据标注行业的现状
2.2.3 数据标注行业前景
2.3 数据标注行业标准的制定
2.3.1 标注数据量记录标准
2.3.2 标注工作职责说明
2.3.3 标注信息要求规范
2.3.4 标注执行过程标准
2.3.5 标注术语体系标准
2.3.6 标注交付物说明
思考题
第3章 数据标注基础知识
3.1 数据标注基础
3.1.1 数据标注的概念
3.1.2 数据标注行业的特点
3.1.3 数据标注的分类
3.1.4 数据标注的过程
3.2 数据标注的对象
3.2.1 数据标注的人员结构
3.2.2 数据标注人员的素质要求
3.2.3 数据标注的采集目标
3.2.4 数据标注平台和工具
3.3 数据标注的质量保证
3.3.1 数据标注质量的地位
3.3.2 数据标注质量标准
3.3.3 数据标注质量检验方法
3.4 自动标注技术的发展
3.4.1 图像自动标注
3.4.2 文本自动标注
思考题
第2部分 数据标注实施
第4章 文本数据标注
4.1 文本数据特征和分析
4.1.1 文本标注的定义
4.1.2 文本标注的应用领域
4.1.3 文本标注质量标准
4.1.4 常见标注结果文件格式
4.2 文本数据采集和整理
4.2.1 文本数据采集介绍和案例
4.2.2 文本数据预处理及清洗工具
4.2.3 文本处理工具
4.3 文本数据标注工具和方法
4.3.1 目标检测文本识别工具及使用方法
4.3.2 语义定义全文OCR识别工具及使用方法
4.4 文本数据标注案例
4.4.1 车牌——检测识别
4.4.2 票据证件——语义分类全文OCR识别
思考题
第5章 图像数据标注
5.1 图像数据特征和分析
5.1.1 图像标注的定义
5.1.2 图像处理的应用领域
5.1.3 数据质量和标注标准
5.1.4 常见的图像文件和标注结果格式
5.1.5 图像标注各类型介绍
5.2 图像数据采集和整理
5.2.1 数据采集的渠道和方法
5.2.2 图像数据采集案例
5.2.3 数据预处理和清洗
5.2.4 图像处理工具
5.3 图像数据标注工具和方法
5.3.1 目标检测工具及使用方法
5.3.2 图像分割工具及使用方法
5.4 图像数据标注案例
5.4.1 人体框图像标注——目标检测
5.4.2 车辆轮廓抠图——图像分割
5.4.3 手势特征点——点位标注
思考题
第6章 语音数据标注
6.1 语音数据特征和分析
6.1.1 音频标注的定义
6.1.2 音频标注的应用领域
6.1.3 语音的质量和标注标准
6.1.4 语音标注运用类型
6.1.5 语音标注相关基础知识
6.2 语音数据采集和整理
6.2.1 音频采集的方法渠道
6.2.2 语音数据采集案例
6.2.3 音频处理工具
6.3 语音数据标注工具和方法
6.4 语音数据标注案例
6.4.1 标注任务流程及规则
6.4.2 标注平台系统操作
思考题
第7章 视频数据标注
7.1 视频标注特征和分析
7.1.1 视频标注的定义
7.1.2 视频标注与图像标注的差异
7.1.3 视频标注的应用领域
7.1.4 视频标注基础知识
7.1.5 常见视频数据格式
7.2 视频数据采集和整理
7.2.1 视频采集的工作流程
7.2.2 视频数据采集应用和发展
7.2.3 常用视频处理工具
7.2.4 快剪辑平台技术
7.3 视频数据标注工具和方法
7.3.1 视频帧跟踪标注工具
7.3.2 视频标注的方法和类型
思考题
第3部分 数据标注工厂
第8章 数据标注工厂理论基础
8.1 生产管理理论
8.2 流水线理论
8.2.1 流水线起源
8.2.2 流水线的基础概念
8.2.3 流水线生产的特点
思考题
第9章 数据标注工厂的管
展开全部
大数据标注(微课视频版) 作者简介
李颖智,副教授，华中科技大学博士毕业现任中澳大数据标注基地主任，中国计算机学会高级会员，中国畜牧业协会物流分会专家成员。在大数据相关技术进行了10余年的研究工作，主要研究方向是数据融合、数据处理和数据应用。主持和参与市厅级以上科研项目近10项，主持大数据和人工智能相关横向课题5项。合编出版专业书籍2部，获得授权专利3项，在国内核心期刊发表专业相关论文5篇。
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