Scale AI 教學課程大綱

 

課程簡介

本課程旨在全面介紹Scale AI的核心技術與應用，幫助學員理解如何利用Scale AI平台進行高品質數據標註與管理，從而加速人工智慧（AI）和機器學習（ML）模型的訓練與優化。課程內容涵蓋Scale AI的基本概念、數據標註流程、平台操作技巧、人機協作模式，以及在自動駕駛、自然語言處理、生成式AI等領域的實際應用案例。適合AI開發者、數據科學家、產品經理及企業決策者參加，提升其在AI數據管理與應用上的專業能力。

 

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課程大綱

第一單元：Scale AI概述與產業背景

• Scale AI的成立背景與發展歷程

• AI訓練數據的重要性與挑戰

• Scale AI在全球AI生態系統中的角色與地位

• 主要客戶與應用領域介紹

第二單元：數據標註基礎與流程

• 什麼是數據標註？

• 常見的標註類型（影像標註、文本標註、感測器融合等）

• 標註流程與質量控制機制

• 人機協作模式（自動化工具與人工標註結合）

第三單元：Scale AI平台操作實務

• Scale Studio平台介紹與介面導覽

• 標註任務的建立與管理

• 標註員的角色與工作流程

• API整合與自動化標註功能應用

第四單元：進階功能與應用

• 大型語言模型（LLM）與生成式AI的數據需求

• Scale AI在生成式AI訓練中的應用

• 模型評估與性能優化工具

• 行業案例分享：自動駕駛、醫療影像、電商推薦等

第五單元：企業導入與策略規劃

• 如何規劃AI數據標註專案

• 建立數據治理與品質管理體系

• AI專案的組織角色與責任分配

• 商業模式與成本控制策略

第六單元：未來趨勢與挑戰

• AI數據標註的技術創新方向

• 人工智慧倫理與數據隱私問題

• 勞動力管理與標註員培訓挑戰

• Scale AI的未來發展與市場展望

 

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課程目標

• 了解Scale AI的核心功能與技術架構

• 掌握數據標註的基本方法與品質管控要點

• 熟悉Scale AI平台的操作與API應用

• 能夠設計並管理AI數據標註專案

• 了解AI數據標註行業的最新趨勢與挑戰

 

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適合對象

• AI與機器學習工程師

• 數據科學家與分析師

• 產品經理與技術主管

• 企業數位轉型與AI策略規劃者

 

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本課程結合理論與實務，協助學員全面提升在AI數據標註與管理領域的專業能力，為推動企業AI應用落地奠定堅實基礎。

*可選擇上門、到校、到企業等彈性小班AI教學模式

**以上AI課程由知名香港AI教學先行者 「香港AI學院」 提供課程內容及技術的支援，以確保 「AI課程」 高性價比的品質水平。