|
랩(DataLab), 둘째, 건강보험공단 - 예방해요! 유행성 질병 국민건강알람서비스, 셋째, 한국도로공사 ICT센터 - 인공지능(딥러닝) 기반의 도로포장파손 실시간 탐지시스템 개발 및 적용, 넷째, 시각장애인 통화정보 데이터 활용 사례, 다섯째, 스코
|
|
|
러닝. 서울: 동아엠앤비, 2015.
-박정일. \"[앨런 튜링 탄생 100주년] 앨런 튜링과 현대 컴퓨터의 기원.\" 지식의 지평 -.13 (2012): 226-239.
-전대경. \"동성애와 AI의 모티프로서의 앨런 튜링의 이미테이션 게임.\" 한국개혁신학 61.- (2019): 62-95. 1. 서
|
|
|
신용보험사는 보험료율을 결정할 때, 상업보험의 원리에 입각한 수지 측면에 중점을 두고 보험계약자의 과거 대손경험률과 같은 매출채권관리능력을 평가하는 보험계약자 중심 접근법을 적용하고 있습니다. 만약, 신용보증기금이 중소기업
|
|
|
러닝은 오늘날 거의 모든 산업에서 널리 사용되고 있으며, 데이터 분석, 예측, 자동화를 통해 기업의 성과를 극대화하는 중요한 기술이다.
6) 딥러닝(Deep Learning)
(1) 딥러닝의 정의
딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 하위 분야로, ‘인공 신경망(A
|
|
|
랩, 2017.
류태호. (2017).「4차 산업혁명 교육이 희망이다」. 서울: 경희대학교 출판문화원.
남시현. (2021). 비대면 교육의 사각지대 \'소통\', 협업 툴로 채우는 사례 늘어.
조은순. (2020). 포스트 코로나시대 비대면 수업을 위한 교육공학의 역할과
|
|
 |
신용회계, 연금, 우편, 봉급, 건강보험 등을 관할하는 이곳은 유연한 시간근무제를 실시하였다. 각자의 생리적 리듬이나 가정환경에 맞추어 근무시간을 정한다.
Hochschild의 결론: 시간운동은 사회적인 여건이 변하지 않고는 성공하기 힘들다.
|
|
 |
(주)러닝랩에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
|
|
|
(주)러닝랩에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
|
|
 |
(주)러닝랩에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
|
|
|
(주)러닝랩에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
|
|
|
(주)러닝랩에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
|
|
 |
않고 초심을 잃지 않는 지원자 차윤수 였습니다.
신용정보이용 및 동의에 관한 법률 제23조에 따라 본인의 신용 정보를 제공 활용하는데 동의하며,
상기 내용에 대하여 기재한 사항이 사실과 다를 경우 합격이 취소됨을 확인 합니다
|
|
 |
러닝 기술을 활용하여 보다 정교한 신용평가 모델을 구축하고, 채권 관리의 효율성을 높일 수 있는 솔루션을 개발하고 싶습니다. 또한, 사이버 보안 및 데이터 보호 기술을 도입하여 SGI신용정보의 시스템을 더욱 안전하게 운영할 수 있도록
|
|
 |
신용평가 모형 개발’이라는 주제로 금융 관련 공모전에 참가한 경험이 있습니다. 이 프로젝트에서 저는 팀의 데이터 수집과 모델링을 담당하며, 머신러닝 기법을 활용하여 신용평가 모델을 개발하려 했습니다. 그러나 초기에는 신용평가에
|
|
 |
신용 리스크 관리 역량을 더욱 발전시킬 기회를 얻었습니다. 인턴 기간 동안 금융 데이터의 정제, 고객 신용평가 보조, 리스크 모델링 등을 수행하며 실무에서 요구되는 분석 능력과 비즈니스적 사고를 익힐 수 있었습니다. 또한, 데이터를 단
|
|
 |
다 정밀한 평가 모델을 구축하고, 실질적인 투자 의사결정에 기여할 수 있는 분석 전문가로 성장하고 싶습니다.
중장기적으로는 데이터 분석 기술을 활용한 신용평가 모델 고도화에 기여하고 싶습니다. 최근 금융업계에서는 AI 및 머신러닝
|
|
메뉴펼치기
