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证书介绍丨人工智能数据标注技术证书及机构详解(必看篇) 人工智能数据标注师证书有什么用吗

证书介绍丨人工智能数据标注技术证书及机构详解(必看篇)

公告

标注质量是未来竞争的核心优势,在算法模型不断优化,应用场景要求不断提升的趋势下,机器所需求的数据质量和精度将会越来越高,考取人工智能数据标注技术(初级)证书能让就业者脱颖而出,让国家帮助企业筛选人才,定能满足企业的高要求、高标准

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人工智能数据标注技术证书

目前人工智能的实现方式主要以深度学习为主,对数据的依赖性强,据人社部预计,随着人工智能在智慧城市、智能制造、自动驾驶、智能服务、智能医疗、智能农业、智能物流、智能金融及其他各行各业的广泛应用,据标注成为了一份炙手可热的工作,人工智能训练师的规模也将迎来爆发式增长

培训目录

拥有这个证书不一定就能立马实现就业,但是它能够让人工智能领域相关从业者的就业之路走得相对通畅并且拥有属于自己的技能。“技多不压身”这句话可是真理,在职场上,领导看的是工作能力而不是其他

证书的含金量高,将会受到面试官的重视,在迈入企业大门之前证书就是你的通行证。证书的用途也十分广泛,各行各业都需要,并不局限在几个行业之内。对于持有证书的人来说,选择余地更大,未来的可能性更多

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机构介绍工业和信息化部教育与考试中心

工业和信息化部教育与考试中心(工业和信息化部电子通信行业职业技能鉴定指导中心)始建于1993年,是工业和信息化部直属事业单位,承担中国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试、通信专业技术人员职业水平考试、电子通信行业职业技能鉴定、全国信息技术人才培养工程、产业工人网络平台建设等人才培养选拔工作

我们通过百度可以了解到工业和信息化部教育与考试中心是经中央机构编制委员会办公室批准设置的事业单位,在工业和信息化部领导下,承担工业、通信业和信息化系统专业人才培训及相关资格考试的有关工作

机构

同时通过工信部官方网站的部属单位里面也可以找到“教育与考试中心”这个单位

机构

根据中央编办《关于工业和信息化部电子教育与考试中心更名的批复》(中央编办复字〔2009〕90号)及工业和信息化部人事教育司《关于工业和信息化部电子教育与考试中心更名的通知》(工信人〔2009〕235号)原工业和信息化部电子教育与考试中心更名为工业和信息化部教育与考试中心,主要承担组织开展工业、通信业和信息化系统专业人才培训及相关资格考试的有关工作

全国信息技术水平考试是由工业和信息化部教育与考试中心(工业和信息化部全国电子信息应用教育中心)组织实施的全国统一考试,该考试是对参考人员在其专业领域的理论基础和实践能力的综合评价,可以作为企事业单位选拔和聘用信息技术人才的重要依据

官网

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人工智能数据标注技术证书查询

参加该项目培训人员考试合格后,将由工信部教育与考试中心颁发《工业和信息化职业技能提升证书》,学员信息录入工业和信息化技术人才数据库,企业和学员可登录工业和信息化部教育与考试中心官网(www.miiteec.org.cn)查询证书信息

证书查询

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人工智能数据标注技术证书样本展示

我国人工智能行业规模性发展最早大概可以追溯到2015年,但是直到2020年2月“人工智能训练师”才正式成为新职业,并纳入国家职业分类目录中,并且关于人工智能训练师相关的证书认证也是在最近的一两年内才出现的

仅凭这两点就不难看出人工智能和其他行业一样,也都是在行业经过大规模发展后,形成一定规模的产业后,才出现认证证书的,这些证书的出现也意味着的整个行业的发展不再像以前一样野蛮生长了,而是要有一定的发展方向和规范、甚至相关的规定

因此无论是对于个人,还是企业,未来AI行业的发展规范离都不开证书的加持,有了证书在手,对于从业人员的技术水平高低评判也是有了一定的帮助,尤其对于一些企业用人时的决策也能提供一些借鉴返回搜狐,查看更多

数据标注员

近日,由人社部、工信部等单位共同参与制定的新一批“国家职业技能标准目录”正式对外公布。

其中,人工智能训练师作为一门新兴职业被纳入此次公布的标准中,并在《人工智能训练师国家职业技能标准(2021年版)》(下文简称为《标准》)中对该职业的活动内容进行了明确的规定,同时也对各等级从业者的技能水平和理论知识水平进行了规范细致的描述。

一.人工智能训练师职业定义

2020年2月,人工智能训练师这份新职业首次出现在国家人力资源社会保障部的新闻公告中。

在2月25日人社部推出的新职业名单中,人工智能训练师被正式定义为一门新兴职业并纳入国家级职业分类目录。

公告中对人工智能训练师的职业定义为:“人工智能训练师新职业隶属于软件和信息技术服务人员小类,主要工作任务包括:标注和加工原始数据、分析提炼专业领域特征,训练和评测人工智能产品相关的算法、功能和性能,设计交互流程和应用解决方案,监控分析管理产品应用数据、调整优化参数配置等。”

而此次人社部最新公布的《标准》则对人工智能训练师的职业定义有了更进一步的阐述:

“使用智能训练软件,在人工智能产品实际使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员。

本职业包含数据标注员、人工智能算法测试员两个工种。”

至此,数据标注员也有了更为正式的职业名称:人工智能训练师。

二.职业等级划分与鉴定

本次发布的《标准》除了对人工智能训练师的职业定义有了更新的阐述以外,同时还从数据采集和处理、数据标注、智能系统运维、业务分析、智能训练、智能系统设计等参考维度,划分出了五个职业等级:

五级/初级工、四级/中级工、三级/高级工、二级/技师、一级/高级技师。

每个职业等级之间又规定了详细的申报升级条件,其中最低的五级/初级工的申报条件为:

◤累计从事本职业或相关职业工作1年(含)以上。

◤本职业或相关职业学徒期满。

而最高的一级/高级技师的申报条件则要更为严格:

◤取得本职业或相关职业二级/技师职业资格证书后,累计从事本职业或相关职业工作4年(含)以上。

在等级鉴定上,人工智能训练师的职业技能鉴定可分为理论知识考试、技能考核以及综合评审。

理论知识考试以笔试、机考等方式为主,主要考核从业人员从事本职业应掌握的基本要求和相关知识要求;技能考核主要采用现场操作、模拟操作等方式进行,主要考核从业人员从事本职业应具备的技能水平;综合评审主要针对技师和高级技师,通常采取审阅申报材料、答辩等方式进行全面评议和审查。

三.工作要求与权重

五个职业等级依照数据采集和处理、数据标注、智能系统运维、业务分析、智能训练、智能系统设计等参考维度划分,从五级/初级工到一级/高级技师,人工智能训练师的职业技能要求依次递进:在考核权重上,理论考试与技能考核的侧重点有一定差异。

在理论知识考试中,五级和四级制涵盖数据采集和处理、数据标注、智能系统运维,三级及以上则涵盖业务分析、智能训练、智能系统设计、培训与指导。

而在技能考核中,五级和四级的考察要求中,占据最大比重的都是数据标注,这也体现出了数据标注技能在该职业中的重要地位。

四.时势所趋,行业所需

国家职业技能标准是在职业分类的基础上,根据职业活动内容,对从业人员的理论知识和技能要求提出的综合性水平规定,是开展职业教育培训和人才技能鉴定评价的基本依据。

此次国家级职业技能标准目录中对人工智能训练师的详细描述,即体现出国家层面对人工智能产业相关支持性岗位,尤其是数据标注员的重视程度。

事实上,这既是时势所趋,也是行业所需。

近年来,人工智能与大数据已成为国家重要战略,也是国家供给侧改革的创新引擎。十九大报告中提出,要加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,人工智能发展上升至国家战略层面。

在国家政策的大力支持下,国内人工智能产业,尤其是数据服务行业进入一个快速增长期。艾瑞咨询相关统计资料显示,2019年国内数据标注行业市场规模为30.9亿元,未来几年的平均年增长率为21.8%,预计到2025年,国内数据标注市场规模将突破100亿元。数据标注行业历经多年发展,目前已进入一个快速增长期。

与蓬勃发展的数据服务市场相比,则是紧缺的行业服务人才。

现阶段提升AI认知世界能力的最有效途径仍然是监督学习,监督学习下的深度学习算法训练十分依赖于数据标注员进行标注数据。可以说,数据标注是人工智能行业的基础,而数据标注员则是数据标注行业的基础。

然而根据2020年4月人力资源与社会保障部发布的《新职业——人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告》测算,目前我国人工智能人才缺口超过500万,供需比例严重失衡。

具体到行业内部,近些年自动驾驶产业的蓬勃发展诞生了海量的数据标注需求,但是市面上可以胜任标注任务的成熟3D点云标注员却处于奇缺状态,造成这种结果的原因《报告》也进行了解释:近三成期望在人工智能领域大展身手的求职者与雇主所要求的各项指标相距甚远,主要原因是求职者对人工智能了解不足,缺乏实际AI技能与实践经验。

由于合格的人工智能人才培养需要的时间远高于于一般IT人才,因此不断加强人工智能教育,补齐人才短板,是我国高等教育的当务之急。

五.曼孚科技人才培养解决方案

作为一家基础数据服务企业,曼孚科技始终重视AI人才,尤其是数据标注相关人才的培养。在响应国家政策号召并结合自身实际下,曼孚科技推出了一整套AI产业人才培养解决方案。

这套人才培养解决方案专注于理论应用与实践教学。在理论教学层面,教材内容由国内资深从业者联合编写,本着理论与实践相结合的原则,从数据标注行业基础出发,内容涵盖数据标注员、质检员、项目经理等行业热门职位的培训课程,以就业为导向,紧贴真实业务场景。

在实践教学层面,得益于曼孚科技自研的SEED数据服务平台,在此基础上量身而造的学员管理系统,既可以提供海量高质量实训项目,又可以实时掌握学员学习动态,自动考核学员学习成果,实现教学与业务场景之间的无缝契合。

而在学员最为关心的就业层面,曼孚科技也提供了多维度的就业支持。在结业阶段,考核评审团队会依据学员个人成绩,颁发结业证书与职业资格认证,提升就业竞争力;在求职阶段,曼孚科技数据产业基地会优先为优秀毕业学员提供包括就业岗位、就业推荐、就业规划等在内的多项支持服务,搭建起无阻就业通道。

借助此套解决方案,曼孚科技持续不断为行业输送高素质数据标注员,尤其在3D点云标注员培养方面,更是积累了丰厚的经验。

曼孚科技也期望随着此次人工智能训练师国家职业技能标准的公布,可以以更高的标准以及更有质量的教学内容,担负起为行业培养输送人才的重任,既提升基层数据标注员的就业竞争力,带动高质量就业,也促进AI产业的迭代更新与落地应用,实现社会生产力的整体跃升。

2023年了,你还不知道“人工智能数据标注师”

原标题:2022年了,你还不知道“人工智能数据标注师”?

近年来,随着人工智能领域的飞速发展,各行业都对高质量的有效数据集有着旺盛需求,而作为数据集生产者的数据标注师规模也随之不断扩大。2020年2月,数据标注师也被正式定义为“人工智能训练师”并纳入国家职业分类目录

是不是“AI富士康”

数据标注产业促进了不少城镇和农村就业,在河南、河北、贵州等地,还出现了一些特色的“数据标注村”

据IDC统计,全球每年生产的数据量将从2016年的16.1ZB猛增至2025年的163ZB,其中80%-90%是非结构化数据,这些数据经过清洗与标注才能被唤醒价值。在我国,每年需要进行标注的语音数据超过200万小时,图片则有数亿张,这就产生了源源不断的清洗与标注需求

人工智能是个高速发展的行业,数据服务又与人工智能息息相关,不过,数据标注师看上去是人工智能领域一个“入门”工种:技术门槛低,招工人群范围广泛。他们通过每天数千次的重复动作,和最前沿科技的人工智能产生联系。也因此,外界给这个行业贴上了“人工智能背后的农民工、AI富士康”的标签

艾瑞咨询在一份人工智能相关报告指出,随着算法需求越来越旺盛,依赖人工标注不能满足市场需求,因此增强数据处理平台持续学习能力,由机器持续学习人工标注,提升预标注和自动标注能力对人工的替代率将成趋势。此外,随着AI对数据的要求越来越高,数据标注行业也正逐步进入精细化阶段

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人工智能训练师的特点

(1)操作简便,更易上手

与传统的互联网行业相比,数据标注不涉及高端的产业了解及智能操作,只需按要求拉框描点,操作简便,且门槛极低,更易上手

(2)更易就业,更多选择

线上平台的使用打破了用工和就业的地域限制,人工智能的高速发展也意味着数据标注师这一岗位长期存在着缺口,旺盛的需求产生着大量的工作岗位来接纳想要就业的人们

(3)兼顾自我,前景广阔

由于运用了互联网技术进行数据标注,标注师们在工作之中能够增加自身的熟练及提高电脑水平和信息素养,并且多一项生存技能

未来人工智能训练师的前景

当前,数据标注师的规模虽处于急速扩张中,但与逐日激增的市场需求相比,缺口依旧很大。大家更多地聚焦在数据加工这件事,但如果再往前看,更多的是数据的优化、还有一些相关的解决方案。数据标注是一个很好的入门,进来之后有机会更深度参与到产业链协作当中,例如后续当数据标注越来越机器化,人工和自动化之间要有机的协同,这也对员工提出了更高的要求

此外,当数据标注越来越机器化,人工智能训练师是一个转换工种的机会,标注员们现在标注数据,未来可能向数据治理、数据解决方案设计和项目管理等方向发展

“得数据者,得人工智能”。未来,随着AI应用场景逐渐多领域化,在数据标注行业内部,从业者也必将随着AI行业而一同进入细分市场追逐阶段,可谓机遇与挑战并行返回搜狐,查看更多

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人工智能背后的“人工”:数据标注时薪缩水一半,欠薪高发

文/易柏伶 

“我感觉兼职标注会越来越容易被替代掉。”来自广东河源的27岁宝妈西梅(化名)对自己数据标注兼职有一种淡淡的悲观。从2018年兼职数据标注,西梅的收入已经大不如前。

生活在贵州百鸟河小镇上的杜珉旭,是数据服务商梦动科技公司的项目组组长,除了每天协同组员完成数据标注项目,他还会抽出时间自学python语言。

西梅和杜珉旭都是AI数据标注员,这是一个需求庞大却又曾备受争议的职业。

标注行业给算法提供大量的训练数据。据IDC统计,全球每年生产的数据量将从2016年的16.1ZB猛增至2025年的163ZB,其中80%~90%是非结构化数据,这些数据经过清洗与标注变成了结构化数据,才能被人工智能所理解。2020年2月,“人工智能训练师”已正式成为新职业并纳入国家职业分类目录。

业内往往说,“有多少智能,背后就有多少人工”。门槛较低,又需要大量重复的工作,这一行业生来就属于劳动密集型产业。为了降低人工成本,它多数存在于一些偏远的地区,因而往往与产业扶贫联系起来。而重复枯燥的劳动,加之过低的工资,又被人称“AI富士康”。

机器智能发展到一定阶段后,人工是否会面临淘汰,如果淘汰那相关的劳动力又何处安放?自数据标注行业诞生,担忧与争议就没停过。如今,随着数据标注行业迭代升级,这些不同工作形式的数据标注员,都面临着能力升级的考验。

入行门槛低

前数据标注销售人员黄明(化名)对第一财经记者表示,作为劳动密集型产业,标注基地的员工实际上与在工厂上班的人毫无区别。在他看来,一天下来坐在电脑前标注,既繁琐重复,又给人体尤其是眼睛造成较大损伤,工资还不高。

对于仍然从事数据标注的受访者来说,他们看法和黄明不尽相同。尽管这份工作在很多人眼里看似枯燥乏味,他们还是能找到和自己生活、喜好的结合点。

两年前,西梅由于怀孕而不方便正常上班。她不愿跟随丈夫从事养殖业,辞去淘宝客服的工作后,在网络搜索“兼职”时发现了一家名为“爱标客”的网站,也就从那时起,西梅开始接触了数据标注行业。

爱标客是科大讯飞旗下、连接标客和任务管理用户的服务型众包平台,为了满足其资源部或其他合作方数据标注、收集等简单工作而对外发放兼职。

2018年刚入行时,爱标客一些简单的打框和转写校准项目,时薪在25到40元之间,一个月下来,西梅收入比早前全职做淘宝客服还高。“我比较喜欢打框,这个过程可以边听音乐边操作,方言转写校准实在是太考验人的耐性,我对声音不敏感。”西梅对第一财经记者表示。

第一财经记者登录“爱标客”网站,发现了方言转写校准、数学解答题检查、生僻字筛选等任务,需要先申请加入团队才能领取。其中,示例视频显示,转写校准主要是调整语音频谱和语气空格,用于校准机器转写的准确度。

西梅称,后来随着做兼职标注的人越来越多,甲方不断地压价,爱标客目前大部分项目时薪最多只有10到15元,有时候可能连10元都不到。

由于时薪降低,她开始加入各种QQ群,寻找其他外包工作,目前时薪大约为20元,一个月下来能挣2000元到3000元不等。“养家糊口是不可能的,但是起码能做点事情赚些钱。”西梅表示。

相比西梅兼职的标注工作,杜珉旭作为梦动科技公司的项目组的组长,一个月3000到4000不等的月薪,似乎高不了太多。但作为企业的数据标注正式员工,杜珉旭的精神状态显得更自信满满。

早在贵州民族大学读历史学专业、临近毕业时,杜珉旭就已经在梦动科技实习。他毕业后选择在梦动科技成为数据标注员,一方面是由于对人工智能的好奇,另一方面则因为应聘的是项目组组长,可以积累管理经验。

在梦动科技,杜珉旭的主要工作是项目测试,与客户沟通,同时给组里标注员培训,解决项目上的一些问题。平时工作强度不算高,双休以及偶尔加班,公司不仅提供免费住宿,管理层住宿还提供空调、冰箱、洗衣机,让他在生活方面有所保障。

杜珉旭对第一财经表示,在梦动科技从事这项工作的同事,精神状态各有不同。约30%的实习同事对人工智能项目、大数据行业等都颇感兴趣。但作为劳动密集型行业,重复性标注或录制的过程较为枯燥,也使得有些同事未能适应职业而离开,岗位流动率约为10%。

杜珉旭称,这部分人在做数据标注中,往往对行业了解比较浅显,有些仅是为了挣钱,对行业动态则较少关注。

黄明后来跳槽到了一家做激光雷达的创业公司做销售。在他看来,数据标注行业好处之一,是能对接到许多高端企业,以最低门槛接触到人工智能领域。

他们的共识是,对于带孩子的宝妈、农村待业人士,甚至一些残障人士,数据标注员不失为一份可以接受的工作。

众包模式下质量与权益问题俱增

中国的数据标注行业最早可追溯到2005年,著名计算机视觉专家、人工智能专家朱纯松从美国回到了故乡湖北鄂州,创办了莲花山研究院,筹建据称是当时世界上最早的大数据标注团队。

2015年,随着人工智能巨头的崛起,数据标注和采集需求激增,市场真正意义上开始形成。许多数据服务公司作为乙方进入到日益扩大的市场,为百度、阿里等大型互联网公司,以及AI独角兽企业等服务。

截至目前,数据标注产业已经遍布全国,以第三方数据服务商、巨头布置基地和众包模式呈现,例如百度山西的AI数据标注基地、贵州百鸟河的梦动科技、河北和安徽的数据堂基地,以及河南的千机数据、睿金科技,河北涞源县东团堡村等。

梦动科技数据服务事业部总监曾芸对第一财经记者介绍,梦动属于独立的数据服务商,联动贵州盛华职业学院,对学生以产教融合的方式进行数据标注的教学和培养,从大量的实习生开始,逐渐选拔出能够适应数据标注员工作的正式员工与管理人员。

而如同西梅的“兼职工作”,数据标注最开始的蛮荒发展,由“众包”模式而兴起。这些众包平台上一端对接项目需求公司,另一端对接大量有空余时间的志愿者(兼职人员)。这种众包结构的优点是可以组织社会上的大量兼职人员进行标注,节省公司的运营成本。

众包存在的弊端也较为明显,分散的兼职人员,专业背景和工作能力参差不齐,沟通成本高昂,数据保密也相对困难。一旦需求公司要调整原有标注需求,兼职人员流动性大,无法灵活服务需求公司。

西梅告诉第一财经,今年3月份疫情高峰时,她曾约到一家外包公司,据称当时一天大约数据产值能达200元,算下来一个月五六千左右工资。但真正开始测试时对方就在不停地催产量,后来由于数据验收不及格打回来返工,一个半月的时间返工了两次,最后西梅仅拿到了400多元。

据了解,众包模式的资源对接往往通过一些微信群或QQ群。记者在QQ上搜索“数据标注”,发现了兼职群、项目资源对接群,经验交流分享群等大大小小的数据标注群。顺手加入了几个群后记者发现,群内都比较活跃:群友们经常发布项目,寻找兼职,并且每隔一段时间都会有新成员加入。同时,记者时不时地在群里看到一些标注员被项目甲方拖欠标注工资的投诉。

众包模式也是大量数据标注员工资普遍较低的原因之一。黄明对第一财经表示,经过多层中介后,每个中介都在赚差价,因而导致的甲方成本较高,实际上真正标注的人挣的钱就比较少。

一些做得好的数据标注员则更倾向于筹划组建团队,寻找资源单干。而这些情况越多,一方面使得数据标注行业发展快速,另一方面则造成了行业众包中介层叠越来越严重。

对于数据标注员而言,行业的转型升级也意味着自身能力的转型升级。中国信通院报告指出,现阶段AI应用研发,数据标注是根本,10年之内都要依赖于标注数据。

至于机器什么时候能够取代人工数据标注,至今仍没有人能说出明确答案。但第一财经记者看到,在数据标注各式各样的QQ群里,依然每天不断出现新的项目需求和个人兼职的信息,依然不断有关注数据标注行业的大量讨论。

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