●章人工智能概述
1．1人工智能发展概况
1．1．1人工智能的发展历程
1．1．2人工智能的影响力
1．1．3人工智能的国际竞争
1．2人工智能的典型技术
1．2．1人工智能技术的分类
1．2．2语音合成
1．2．3语音识别
1．2．4自然语言处理
1．2．5图像识别
1．2．63D点云
1．2．7多模态数据处理
1．3人工智能是新一代信息技术的核心
1．3．15G与人工智能的关系
1．3．2云计算与人工智能的关系
1．3．3大数据与人工智能的关系
1．3．4物联网与人工智能的关系
1．4本章小结
1．5作业与练习
第2章数据标注的概念、工具与方法
2．1数据标注的概念及其对人工智能发展的意义
2．1．1全球数据的快速增长催生大数据产业
2．1．2数据产业推动人工智能应用技术的发展
2．1．3数据标注对于人工智能应用的意义
2．2数据标注对象
2．2．1数据集
2．2．2语音数据集
2．2．3图像数据集
2．2．4文本数据集
2．2．5视频数据集
2．3数据标注工具与平台
2．3．1语音数据标注工具
2．3．2图像数据标注工具
2．3．3视频数据标注工具
2．3．4文本数据标注工具
2．3．53D点云标注工具
2．4典型数据标注技术
2．4．1语音转写技术
2．4．2人脸检测和关键点检测
2．4．3图像分割
2．4．4视频类标注
2．5数据标注工程
2．5．1数据采集
2．5．2数据处理
2．5．3数据标注
2．5．4数据质检
2．5．5数据交付
2．5．6数据验收
2．6本章小结
2．7作业与练习
第3章图像数据标注
3．1图像数据标注简介
3．1．1图像数据标注的目的与发展
3．1．2图像数据标注规范
3．1．3场景分类型图像数据标注
3．1．4图像数据标注形式分类
3．1．5图像任务和数据标注的关系
3．1．6图像数据标注的术语
3．2关键点标注方法
3．2．1关键点标注项目的应用及发展前景
3．2．2关键点的标注内容
3．2．3标注数据结果格式
3．2．4关键点标注工具简介
3．2．5关键点标注案例分析
3．2．6关键点标注难点及分析
3．3标注框标注方法
3．3．1框标注适合的场景
3．3．2框标注工具简介
3．3．3标注方案及案例分析
3．3．4标注框标注难点及分析
3．4图像区域标注方法
3．4．1图像区域标注适合的场景
3．4．2图像区域标注工具简介
3．4．3标注方案及案例分析
3．4．4图像区域标注难点及分析
3．5本章小结
3．6作业与练习
第4章视频数据标注
4．1视频数据标注简介
4．1．1视频数据标注的意义
4．1．2视频数据标注任务
4．1．3视频源数据管理
4．2视频数据标注工具
4．2．1视频数据标注工具简介
4．2．2视频数据标注流程
4．2．3典型视频数据标注方法
4．3视频数据标注案例解析
4．3．1矩形框标注案例——人体追踪属性标注
4．3．2矩形框标注案例——车辆标注
4．3．3矩形框标注案例——商场监控视频数据标注
4．4．4视频帧标注案例——足球视频数据标注
4．5本章小结
4．6作业与练习
第5章语音数据标注
5．1语音数据标注简介
5．1．1语音数据标注相关背景
5．1．2语音信号基础知识
5．2语音数据标注概述
5．2．1标注任务分类
5．2．2常见语音数据异常
5．2．3基本标注规范
5．3典型开源语音数据标注工具
5．3．1Praat语音学软件
5．3．2语音数据标注平台
5．4语音数据标注整体流程
5．4．1项目背景与意义
5．4．2语音项目整体规程
5．4．3语音数据标注过程详情
5．5多样化语音数据标注项目
5．5．1智能家居儿童语音数据标注
5．5．2智能音箱语音数据标注
5．5．3智能客服语音拼音标注
5．5．4演讲语音数据标注
5．6本章小结
5．7作业与练习
第6章文本数据标注
6．1文本数据标注简介
6．1．1文本数据标注的发展与研究现状
6．1．2基本概念
6．1．3流程介绍
6．1．4交付格式
6．1．5应用场景
6．2文本数据标注工具
6．2．1开源文本数据标注工具
6．2．2专业文本数据标注工具及其标注场景
6．2．3优秀的标注工具应具备的条件
6．3序列标注方法举例
6．3．1外卖成分识别标注案例
6．3．2单品推广文案标注案例
6．3．3多音字关键词提取标注案例
6．4关系标注方法举例——中文阅读理解分析案例
6．5属性标注方法案例
6．5．1语音文本判别标注案例
6．5．2文本情感分析判别标注案例
6．6本章小结
6．7作业与练习
第7章3D点云标注
7．13D点云标注简介
7．1．1点云的获取方法
7．1．23D点云应用
7．1．33D点云的存储方式及数据类型
7．1．43D点云典型数据集
7．23D点云标注工具
7．2．13D点云标注工具的主要功能
7．2．2界面布局和操作
7．2．3标注输出格式
7．33D点云标注项目
7．3．1项目背景
7．3．2自动驾驶3D点云标注规范
7．3．33D点云标注流程
7．4本章小结
7．5作业与练习
第8章工程化数据标注的组织管理
8．1数据标注项目实施流程
8．1．1数据标注项目
8．1．2一般项目实施流程
8．1．3数据标注项目实施流程
8．2数据标注团队组织架构
8．2．1数据标注团队组织类型
8．2．2数据标注团队组织架构
8．3数据标注团队角色分工
8．3．1数据标注团队角色分工之一
8．3．2数据标注团队角色分工之二
8．3．3数据标注团队角色分工总览
8．4数据标注团队沟通和建设
8．4．1项目相关方管理
8．4．2数据标注团队沟通
8．4．3数据标注团队建设
8．4．4数据标注员培训
8．5国外数据产品生产组织方式案例
8．5．1亚马逊机械特克平台
8．5．2澳鹏平台
8．6本章小结
8．7作业与练习
第9章工程化数据标注的质量控制
9．1质量控制
9．1．1质量控制流程
9．1．2控制流程细则
9．1．3质量监控
9．1．4质量检验方法
9．2质量标准
9．2．1语音数据标注
9．2．2图像数据标注
9．2．3文本数据标注
9．3质检与验收
9．3．1质检流程
9．3．2验收原则
9．3．3验收报告
9．4质量总结
9．5数据质检与验收案例
9．5．1人脸68点标注质检案例
9．5．2客服语音数据标注质检案例
9．5．33~5岁中国儿童朗读文本数据标注质检案例
9．6本章小结
9．7作业与练习
0章工程化数据标注的进度管理
10．1项目进度管理的定义和实践
10．1．1物理架构
10．1．2项目进度管理的实践
10．2项目活动分解排序和估算时间
10．2．1定义活动
10．2．2排列活动顺序
10．2．3估算活动持续时间
10．3制订项目进度计划
10．3．1制订项目进度计划的常用技术
10．3．2数据标注项目进度计划实例
10．4监控进度计划实施
10．4．1监控进度计划实施的流程
10．4．2监控进度计划实施的时机和方法
10．4．3数据标注项目进度监控实例
10．5本章小结
10．6作业与练习
1章工程化数据标注的系统平台
11．1数据标注系统概述
11．1．1典型数据标注平台系统架构
11．1．2典型标注工具
11．2数据标注平台实例介绍
11．2．1数加加Pro标注平台的适用范围
11．2．2数加加Pro标注平台的产品特性
11．2．3数加加Pro标注平台的产品架构
11．2．4数加加Pro标注平台的产品优势
11．3本章小结
11．4作业与练习
2章数据标注的发展趋势
12．1人工智能总体发展趋势
12．1．1主要国家和地区高度重视AI发展
12．1．2有监督学习仍是人工智能的主流
12．2人工智能数据发展趋势
12．2．1人工智能数据需求
12．2．2人工智能数据市场规模
12．2．3人工智能数据需求特点
12．3数据标注发展趋势
12．3．1定制化精细化发展
12．3．2高度自动化发展
12．3．3智能化流程化发展
12．3．4重视安全与隐私保护
12．4本章小结
12．5作业与练习
附录A典型数据产品介绍
附录B开源数据集介绍与获取
附录C人工智能的网络学习资源
附录D人工智能的产业生态与技术图谱
参考文献
内容简介
本书是人工智能技术应用核心课程系列教材之一，通过对人工智能数据标注的概念、方法、工具与案例的系统介绍，结合对图像、视频、语音、文本和3D点云等类别数据的具体标注案例的分析与操作，使初学者可以快速掌握数据标注的基础知识和常用方法，使从业者在提升数据标注技术水平的同时，掌握工程化数据标注的项目组织、管理和质量控制的技术与方法。 本书适合作为高校人工智能相关专业的教材，也可供人工智能、机器学习与深度学习爱好者阅读，还可作为人工智能改造升级项目的规划与实施者、人工智能数据服务从业者以及数据标注技术工程管理人员阅读和参考。
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