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Learning - Machine Learning with Deep Neural Network, NAVER LABS
LG 경제연구소 조용수 수석연구원. ‘똑똑한 기계들의 시대, 인공지능의 현주소’
곽동민, 박세원, 이한남 저, 2015.04.15., 「머신러닝에서 딥러닝까지」, 퍼플
김지원 외 4명, 2015, 다양한 딥러닝
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1. AI 관련동향
1) AI란 무엇인가
1.1) 머신러닝 1.2) 딥러닝
2) AI발전과정
2. AI의 현재와 미래
1) 현재사회에서의 AI
2) 미래사회에서의 AI
3. AI와 관련된 윤리적/철학적 문제
4. 공학도로서 보는 AI
5. 참고문헌
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머신러닝 기법의 출현으로 급속도로 발전하고 있습니다. I 서론 및 선정 사유
II 본론
1. AI와 딥페이크의 개념
1) 정의 및 개념
2) 활용
2. AI와 딥페이크의 역사
1) 상상에서 현실까지
2) AI의 발달에 따른 주요 성과
3)딥페이크의 발달
3
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을 수행하기에 사람의 유연한 문제해결능력에 상응한 통찰력을 가진 기계를 구현하는데 충분하지 않았다.
(2) 딥러닝
머신러닝에서 한발 나아간 딥러닝은 한 마디로 ‘보다 지능화된 머신러닝’이라고 할 수 있다. 2006년에 Geoffrey Hinton은 인공
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learning)이 활용되었다. 1990년대 중반 이후에는 인터넷의 등장으로 방대한 데이터를 수집할 수 있게 되면서 수많은 빅데이터를 분석해 인공지능 시스템 스스로 학습하는 이른바 머신러닝(machine learning, 기계학습)의 형태로 진화하였다. 다만 데
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술에 대해 배울 수 있었습니다.
2) 머신러닝 기반의 악성코드 탐지 시스템 개발
Github: https://xxxxxxxxxxxxxxx
개발 기간: 2022.09 ~ 2022.12
역할: Researcher
설명: 이 프로젝트는 머신러닝을 이용하여 악성코드를 탐지하는 시스템을 개발하는 것이 목표였
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니다.
4.최근 국내외 이슈 중 한 가지를 선택하여 본인의 견해를 서술하여 주십시오.
<AI와 데이터 분석>
4차 산업에 따라 AI와 데이터 분석의 중요성이 부각되고 있는 가운데, 머신러닝과 알고리즘이 주목받고 있습니다. 특히 대량의 데이
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머신러닝, 딥러닝을 다루기 어려운 부서인데 괜찮겠는가?(JD에는 머신러닝, 딥러닝 적혀있음)
20 크래프톤의 기존 사업에 대해 말해보세요.
◇ 크래프톤 면접 질문 모음 인성+직무① 1차 실무진 면접 / 개발 및 공통
21 진행한 포트폴리오 중
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개발하여 사회 발전에 기여하고자 합니다.
제 강점은 데이터 분석과 머신러닝 알고리즘에 대한 깊은 이해와 실무 경험입니다. 머신러닝 모델을 구축하고 최적화하는 데 필요한 능력을 보유하며, 복잡한 문제를 해결하는 데 있어서도 분석적
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머신러닝, 웹 개발과 관련된 프로젝트들에서 중요한 역할을 맡았습니다. 예를 들어, 한 팀 프로젝트에서는 빅 데이터를 활용한 사용자 맞춤형 추천 시스템을 개발하는데 기여했습니다. 이 경험을 통해 데이터 분석의 중요성과, 이를 활용한
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