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이론에서는 모델 일반화, 오버피팅 방지, VC 차원 등 이론적 개념을 배우고 싶고, 딥러닝 구조 수업에서는 ResNet, Transformer, Diffusion 모델 등의 구조적 차이를 깊이 이해하고자 합니다. 이 두 과목을 통해 응용 기술뿐 아니라, 인공지능 원리를 근
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이터가 예상과 다르게 나오거나 기존 이론과 맞지 않는 경우가 발생할 수 있습니다. 이러한 상황에서는 문제의 원인을 체계적으로 분석하고, 다양한 가설을 검증하는 과정이 필요합니다. 또한, 연구를 진행하면서 새로운 기술을 익혀야 하는
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이터 분석: 100
2. 현상 이해와 예측: 100
3. 실험 설계와 해석: 101
4. 오류와 불확실성 다루기: 101
5. 다양한 분야와의 융합: 101
6. 정보의 해석과 의사 소통: 101
7. 진실을 파악하는 도구: 101
기초 이론과 개념: 102
회귀 분석 및 모델링: 102
가설
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이 이루어진 후 분석을 할 때 주요 경쟁업체와 몇 가지 차원에서 성과를 비교하는 것이 바람직하다. 또한, 성과지표들 간의 인과관계도 분석할 필요가 있다. 즉, 시장점유율이 증가되었을 경우 품질의 향상으로 인한 것인지, 서비스 요금의 하
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이런 경우에는 답변을 빠르게 생각하기보다 차분하게 생각을 정리한 후, 말하는 것이 중요합니다. 시간이 주어진다면 잠시 생각하고 답변을 시작하는 것이 좋습니다.
10. 면접 끝난 후 마무리 인사
면접이 끝난 후, 감사의 인사를 잊지 말고 해
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