 |
사 속도와 정확성의 균형이 가장 중요하다고 생각합니다. 높은 해상도의 이미지를 빠르게 처리하면서도 불량을 정확히 검출하는 것이 핵심입니다. 이를 위해 최적의 광학 설계와 영상 처리 알고리즘이 필요합니다.
2) 머신비전과 광학 시스
|
|
 |
1 예를들어 final class 정의 했을 경우 왜 final인지 어떤 효과 그리고 왜 그렇게 되는지 까지 꼬리질문
2 서비스 아키텍처 구조 그리기 및 설명 / 정렬 알고리즘 복잡도 di와 스프링 배치에 관련된 질문 람다 등
3 kubernetes의 장단점은 무엇이라고
|
|
 |
다는 것입니다. 앞으로 연구 방향은 인공지능과 딥러닝 기반의 위협 탐지 기술을 체계화하고, 실무 적용 가능성을 높이는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 머신러닝 알고리즘의 경량화와 실시간 처리 능력 향상에 집중하며, IoT 환경 및 클
|
|
 |
선이 필요하다는 점을 배웠습니다. 협업 과정에서의 적극적인 피드백 문화는 문제점을 빨리 발견하고 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 검색엔진을 개발할 때에도 사용자의 반응과 데이터를 바탕으로 지속적으로 알고리즘과 인터페이스를
|
|
 |
과를 도출하는 것도 중요한 목표입니다. 이를 통해 고객 개개인에게 적합한 상품을 빠르게 추천하고, 검색의 정확성을 높여 구매 전환율을 개선하고 싶습니다. 기여하고 싶은 부분은 검색 랭킹 알고리즘의 최적화와 사용자 경험의 향상입니
|
|
 |
알고리즘 업그레이드와 기능 개선을 이끌었습니다. 특히, 여러 부서와의 커뮤니케이션을 통해 시스템 변경 사항이나 개선 내용에 대해 명확히 전달하는 데 집중하였으며, 협력하는 과정에서 발생하는 여러 이견을 조율하며 모두가 목표하는
|
|
 |
를 구현해보고자 합니다.
중장기적으로는 ‘AI 기반 스마트 설계 시스템’ 개발에 기여하고 싶습니다. 조선 설계는 많은 반복과 숙련에 의존하는 영역이 많지만, 저는 데이터 기반의 해석 모델, 최적화 알고리즘, 기계학습을 활용한 설계 자동
|
|
 |
알고리즘과 데이터 처리 방식을 적극적으로 도입하여, 사용자들이 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾을 수 있는 검색 시스템을 구현하는 데 일조할 것임을 확신합니다. 또한, 새로운 트렌드나 최신 기술을 적극적으로 학습하여, 기존 시스템
|
|
 |
알고리즘을 지속적으로 개선하는 방안을 마련해야 합니다. 동시에, 인기 검색어와 트렌드 분석을 통해 계절별, 이벤트별로 변화하는 고객의 관심사를 반영한 추천과 검색어를 제공하는 것도 효과적입니다. 고객의 목소리를 반영할 수 있도록
|
|
 |
알고리즘과 자료구조 문제를 꾸준히 풀며 문제 해결 능력을 키우고, 백엔드 및 프론트엔드 개발에 필요한 다양한 기술 스택을 익혔습니다. 이를 통해 효율적인 코드 작성과 테스트 주도 개발(TDD)의 중요성을 깨닫고, 실제 프로젝트에서 테스
|
|
메뉴펼치기
