크라우드웍스 AIDE 2급 취득 후기

 

 

크라우드웍스 AIDE 2급 취득 후기 남깁니다.

본업 말고 부업이 뭐가 있을까 알아보던 중

 

데이터라벨링이라는 직무를 알게 됐고,

인공지능(학습)데이터전문가 1,2급을 준비하게 됐습니다.

 

 

 

 

국가자격증이었으면 더 좋지 않았을까 생각이 들었지만

민간자격인 만큼 시험은 어렵지 않았습니다.

 

AIDE 자격발급기관은 한국인공지능협회이며,

인공지능시대에 기업의 데이터 활용도와 데이터 가치를 

높이는 전문가 양성을 목표로 합니다.

 

AIDE 1급을 준비하려하니

AIDE 2급 자격증 획득자만 응시할 수 있어

단계별로 획득하려 합니다.

 

 

 

 

22년 12월 초에 AIDE 2급 풀 패키지를 96,750원에 결제했습니다.

시험은 2022년 12월 11일로 72회차 2급 시험에 응시했습니다.

 

응시료는 7만원으로 저렴한 가격은 아닙니다.

* 시험 3일전 응시 취소 시 100% 환불되나, 이후 취소 및 환불 불가

 

 

 

 

 

크라우드웍스의 배지는 특정 미션을 달성했을 때 획득할 수 있습니다.

이는 내 작업의 숙련도를 보여주기에 많이 획득할수록 가능 프로젝트가

늘어나고 지원 가능한 공고가 많아집니다.

 

 

크라우드웍스 배지를 획득하는 방법으로는

 

1. 국민내일배움카드 초급, 중급, 고급 과정을 순차적으로 이수할 경우 획득가능하지만

현재 크라우드웍스에서는 내일배움카드를 지원하지 않습니다.

 

 

저도 내일배움카드로 수강료를 줄이려고 문의했는데,

답벼은 현재 계획이 없다는게 끝입니다.

 

 

 

앞서 크라우드웍스의 데이터 라벨링 교육 과정에 많은 관심을 가져 주셔서 감사합니다.

21년도부터 22년 10월 경까지 국민내일배움카드를 통해 진행된 ‘(플랫폼 종사자) 데이터 라벨링’ 과정은 
국민내일배움카드를 발급 받으신 수강생님들에 한해 고용노동부에서 승인된 인원만 수강이 가능한 과정으로 
안타깝게도 현재는 수강생님들의 많은 성원에 힘입어 고용노동부를 통해 승인된 훈련생 모집이 종료되었으며 
현재로서는 향후 교육 재 진행 일정은 확정되지 않아 정확한 안내가 어려운 점 양해 부탁 드립니다.

다만, 크라우드웍스에서는 라벨링 교육 이수를 원하시는 수강생님들의 의견을 반영하여 
국민내일배움카드가 없더라도 교육 참여가 가능한 과정을 준비하여 안내해 드리고 있으며,
해당 교육 과정은 모두 유료로 진행되는 점 참고 부탁 드립니다.

너무나 안타깝게도 크라우드웍스에 등록되는 프로젝트는 크라우드웍스에서 교육 받은 과정에 대한 수료증,
또는 한국인공지능자격센터에서 발행된 AIDE 2급 자격증과 기타 자격증만 적용이 되고 있습니다.

추가적으로 크라우드웍스는 배지 시스템이 도입 되어있는데 배지는 크라우드웍스에서 교육을 수료하시거나 자격증을 취득하시면 
획득 하실 수 있으며 배지를 많이 획득하실수록 더 많은 프로젝트에 참여하실 수 있다고 보시면 됩니다.

크라우드웍스 아카데미 홈페이지
▶https://academy.crowdworks.kr

행복한 하루 보내세요.
감사합니다.

 

 

 

2. 데이터 라벨러 육성과정

 

내일배움카드가 안되니, 인공지능(학습)데이터 전문가 교육과정을 거쳐야합니다.

위에 말씀드렸듯이 배지가 많을 수록 획득할수록 가능 프로젝트가

늘어나고 지원 가능한 공고가 많아집니다.

 

저는 모든 강의를 다 듣지 않고 시험에 응시해서 아직 배지를 다 채우지 못했습니다.

즉, 다 응시하지 않더라도 시험 난이도는 어렵지 않다는점 참고해주세요.

 

크라우드웍스 홈페이지를 살펴보면

교육을 이수한 사람과 이수하지 않은 사람의 수익 차이는 매우 크다고 나옵니다.

 

데이터 라벨링 작업이 반려된 경우 재작업, 재 검수 과정을 거쳐야 하기 때문에

반려율을 낮추기 위해 교육이 필요하고 낮은 반려율은 작업 수와 수익의 증가로 이어집니다.

라고 안내되어 있네요.

 

아직 참여한 작업이 없어서 어느 정도 수익이 나올지 가늠이 안되지만

교육과정과 시험 응시비용 7만원을 생각하면

 

이 비용을 뽑아 내기 위해서라도 열심히 작업해야겠다는 생각이 듭니다.

하지만, 현재 데이터라벨링은 비수기로 참여가능한 작업이 많지 않습니다.

 

 

시간이 있을 때 더 많은 작업에 참여하기 위해서라도 1급을 부지런히 따야겠다는 생각이 듭니다.

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아무튼, 기출문제 후기 남기겠습니다.

 

 

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크라우드웍스 AIDE 2급 기출문제 후기.

(생각나는 것만 썼습니다.)

 

 

1. 4차 산업혁명 인공지능 서비스가 아닌것
 - 실시간서비스(API), 모델생성, 데이터가공(전처리), 데이터획득, ??

2. 사람이 만든 사진, 문서 등의 데이터를 인공지능(AI)이 학습할 수 있는 형태로 가공하는 작업은?
 - 데이터 라벨링

3. 2차 AI붐 전문가들의 지식을 입력하고 규칙을 만들어 동작하는 시스템은?
 - 전문가 시스템

4. 인공신경망의 구성이 아닌 것은?
 - 입력층, 은닉층, 출력층, ??

5. 머신러닝학습(지도학습, 비지도학습, 강화학습) 방법 이해 필요.
 * 지도학습(예측, 분류) : 문제와 정답을 알려주고 학습 → 분류(Classification), 회귀(Linear regression)

6. 여러 층을 가진 인공신경망(ANN)을 사용해 머신러닝 학습을 수행하는 건?
 - 딥러닝(Deep Learning)

7. 딥러닝의 구조가 아닌 것은
 - 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer), ??

8. 딥러닝의 학습을 위한 데이터는 (   )와 (   ) 로 분류하여 사용하는가?
 - 훈련데이터(train), 평가데이터(test)

9. 에포크(epoch) 개념

10. 인공지능 객체검출 방법의 이해 개념 필요
 - 1개의 객체(single object)=분류(classification)+영역표시(Localization)
 - 여러 개체(multi object)=의미적 분할(Instance Segmentation)

11. 학습을 통해 검출한 객체의 영역을 사각형으로 표시하는 것을 의미는 단어는?
 - 바운딩박스(Boundiong box)

12. CNN, RNN, GAN 알고리즘 이해 필요
 - 영상 처리에 많이 활용되며 이미지처리에 효과적인 신경망, 데이터의 Convolution과정과 pooling과정을 통해 진행하는 알고리즘은 ??? → CNN
 - 이미지생성, 이미지복원,동작흉내 등에 활용되는 알고리즘은?? → GAN

13. 인공지능 학습을 위해 필요한 데이터를 모아놓은 자료의 집합은?
 - 데이터셋(dataset)

14. 얼굴 기타 사회통념상 특정인임을 식별할 수 있는 신체적특징에 관하여 촬영 또는 그림묘사 되거나 공표되지 않으며 영리적으로 사용불가한 것은?
 - 초상권

15. 빅테이터의 특징이 아닌것
 - 규모(Volume), 다양성(Variety),속도(Velocity), ??