本书根据《人工智能工程技术人员国家职业技术技能标准》和《人工智能训练师国家职业技能标准》中的相关内容进行编写，采用全新的项目实践的编排方式，真正地实现了基于工作过程和项目的教学理念。本书在着力培养学生的基本数据标注能力的同时，注重其工程化思维的培养与标注操作规范的养成。全书共5章，包括数据标注基础、图像标注项目、视频标注项目、自然语言标注项目和语音标注项目。本书根据学生的认知规律安排知识点，提供了内容丰富的案例、动手实践和课后习题，能有效地提高学生的学习兴趣和动手实践能力。
本书可作为应用型本科院校和高职院校人工智能相关专业的数据标注教材，也可作为数据标注人员的基础自学参考用书。

第1章 数据标注基础
1.1 数据标注定义
1.1.1 任务分类
1.1.2 数据标注项目的工作流程
1.2 计算机视觉标注相关基础概念
1.2.1 图像
1.2.2 视频
1.3 自然语言处理标注相关基础概念
1.3.1 文件格式
1.3.2 字符编码
1.4 语音标注相关基础概念
1.4.1 声音信号
1.4.2 数字声音
1.4.3 音频格式
1.5 标注环境安装和配置
1.5.1 MiniConda的安装和配置
1.5.2 Label Studio的安装和配置
1.5.3 Label Studio的基本使用方法
1.6 数据标注项目和质量控制
1.6.1 标注项目需求
1.6.2 团队组建
1.6.3 质量控制
1.6.4 标注员职业素养
1.7 动手实践
小结
课后习题
第2章 图像标注项目
2.1 图像标签分类标注任务
2.1.1 相关基础知识
2.1.2 典型应用场景
2.1.3 实践标注操作
2.1.4 动手实践
2.2 图像目标检测标注任务
2.2.1 目标检测标注
2.2.2 小目标检测标注
2.3 图像分割标注任务
2.3.1 语义分割标注任务
2.3.2 实例分割标注任务
2.3.3 全景分割标注任务
2.4 关键点标注任务
2.4.1 相关基础知识
2.4.2 典型应用场景
2.4.3 实践标注操作
2.4.4 动手实践
小结
课后习题
第3章 视频标注项目
3.1 视频分类标注任务
3.1.1 相关基础知识
3.1.2 典型应用场景
3.1.3 实践标注操作
3.1.4 动手实践
3.2 视频跨帧追踪标注任务
3.2.1 相关基础知识
3.2.2 典型应用场景
3.2.3 实践标注操作
3.2.4 动手实践
小结
课后习题
第4章 自然语言标注项目
4.1 命名实体识别标注任务
4.1.1 相关基础知识
4.1.2 典型应用场景
4.1.3 数据标注方式
4.1.4 实践标注操作
4.1.5 动手实践
4.2 文本分类标注任务
4.2.1 相关基础知识
4.2.2 典型应用场景
4.2.3 数据标注方式
4.2.4 实践标注操作
4.2.5 动手实践
4.3 文本关系抽取标注任务
4.3.1 相关基础知识
4.3.2 典型应用场景
4.3.3 数据标注方式
4.3.4 实践标注操作
4.3.5 动手实践
4.4 文本摘要标注任务
4.4.1 相关基础知识
4.4.2 典型应用场景
4.4.3 数据标注方式
4.4.4 实践标注操作
4.4.5 动手实践
4.5 生成对话标注任务
4.5.1 相关基础知识
4.5.2 典型应用场景
4.5.3 数据标注方式
4.5.4 实践标注操作
4.5.5 动手实践
小结
课后习题
第5章 语音标注项目
5.1 自动语音识别标注任务
5.1.1 相关基础知识
5.1.2 典型应用场景
5.1.3 实践标注操作
5.1.4 动手实践
5.2 说话人语音分割标注任务
5.2.1 相关基础知识
5.2.2 典型应用场景
5.2.3 实践标注操作
5.2.4 动手实践
5.3 声音事件检测标注任务
5.3.1 相关基础知识
5.3.2 典型应用场景
5.3.3 实践标注操作
5.3.4 动手实践
5.4 语音意图分类标注任务
5.4.1 相关基础知识
5.4.2 典型应用场景
5.4.3 实践标注操作
5.4.4 动手实践
小结
课后习题