人工智能高质量数据集构建实践
Edwin Wang 查看讲师
百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员
某数据服务企业CTO,十余年人工智能引擎算法研发经验
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课程简介

大模型时代,人工智能快速发展,数据、算法、算力3要素中,算法、算力趋于成熟,但高质量数据仍然严重短缺,特别是复杂性、多样性的高质量数据。人工智能对高质量数据需求越来越强烈,数据需求从通用领域拓展到垂类应用。

"人工智能+”行动到哪里,高质量数据集的建设和推广就要到哪里。逐步实现从“劳动密集型”向“技术-知识双驱动”的升级,以匹配人工智能对高质量数据的严苛需求。高质量数据平台工具链建设聚焦在BAT、央国企等大型企业,有实力开展高质量数据研究、数据工具研发、数据生产平台开发等。数据标注企业以传统人力服务为主、平台建设围绕人工标注数据的工具链为主,当前数据基础服务行业处于百花齐放、还未形成大体量行业龙头情况。2022年OpenAI发布ChatGPT后,对于大模型预训练需要的知识性海量数据处理需求加速,但多模态AI治理平台缺失。高效数据治理平台工具将是实现海量高质量数据建设的工作重点之一。

本次分享将以人工智能高质量数据集构建实践为主体,深入探讨高质量数据开发建设工程框架、以平台工具链牵引的高质量数据构建案例。帮助与会者厘清高质量数据,对于企业构建AI应用的重要价值。

课程收益

1、帮助学员掌握PB级数据集建设的系统性框架,构建企业级数据工程能力

2、帮助学员深度实践AI数据治理与标注案例,加速通用/垂类大模型高质量数据供给

3、帮助学员理解数据作为AI核心战略资源的价值,驱动企业AI竞争力升级

受众人群

AI算法工程师与数据科学家、数据标注团队负责人与质检员、机器学习产品经理与项目经理、行业AI解决方案架构师、企业管理者,以及其他对数据处理感兴趣的人员

课程周期

 0.5天(3H)

课程大纲

1、人工智能数据的需求变化

2、高质量数据开发工程框架

3、高质量数据构建案例分享

4、QA

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