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모델 개발 등을 연구하여 창의적 문제 해결 능력을 기르는 데 기여하고자 합니다.
이와 같은 연구는 모두 교육현장과 밀접하게 연계되어야 한다고 생각하기 때문에, 수업 중 주어지는 현장 실습 및 실제 사서교사와의 협업 기회를 적극적으로
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모델 개발 과정에서 가장 어려웠던 경험은?
→ 수요 예측 모델을 개발할 때 데이터 부족과 과적합 문제를 해결하는 것이 가장 어려웠습니다. 이를 극복하기 위해 데이터 증강 기법을 활용하고, 앙상블 모델을 적용하여 예측 성능을 개선하였
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문제점을 확인하고, 단순화된 대안을 제시했습니다. 동시에 팀원의 아이디어에서 유용한 부분은 반영하여 모두가 납득할 수 있는 결과물을 만들었습니다. 이 경험을 통해 갈등 상황에서도 상호 존중과 근거 기반 접근이 문제 해결에 효과적
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문제 :
- 100층 이상의 초고층 건물 건축에 대한 찬반토론
- 유승준 입국 허용에 대한 찬반토론
(4) PT문제
- 식어가는 한류열품을 활성화할 수 있는 전략은?
- 고객이 은행 내에서 대기 시간을 최소화 하는 방안은?
- 은행이 해외 진출할 경우 어
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문제 해결에 매력을 느껴왔습니다. 부스트캠프를 통해 보다 정교한 NLP 시스템을 구현하고, 문맥 이해나 생성모델 등 고차원적 문제에 도전하고 싶습니다. 장기적으로는 인간의 언어를 이해하고 응답할 수 있는 AI를 만드는 것이 저의 목표입
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모델을 개발할 때, 과적합 문제로 실패를 경험했습니다. 그러나 데이터 전처리와 변수 선택 기법을 반복 적용하며 개선했고, 최종적으로 안정적인 모델을 완성할 수 있었습니다. 이 경험은 실패를 개선의 출발점으로 삼는 태도를 제게 심어주
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해결했나요?
→ 데이터 분석 프로젝트에서 예측 모델의 정확도가 낮아 문제가 발생한 적이 있었습니다. 이를 해결하기 위해 팀원들과 긴밀히 협력하여 추가 데이터를 확보하고, 알고리즘을 최적화하는 방법을 연구하였습니다. 결국 문제를
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문제 해결을 잇는 다리 역할을 하는 연구자가 되고자 합니다. 수학의 심오한 이론을 토대로, 자연과학, 공학, 금융 등 다양한 분야에 적용 가능한 수학적 모델을 제시하고, 실질적인 문제 해결에 기여하는 학문적 성과를 이루고 싶습니다. 특
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모델 설계 등 실질적 문제 해결에 직접적으로 기여할 수 있습니다.
7. LG CNS ERP 프로젝트를 수행하면서 가장 중요하다고 생각하는 요소는 무엇인가요?
정확한 데이터 수집과 분석, 시스템 설계의 신뢰성, 팀 내 효율적 협업과 커뮤니케이션이
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안과 실천에 적극 참여할 것입니다.
다학제 융합 연구를 통해 AI융합교육 분야의 새로운 지평을 열겠습니다. 컴퓨터 과학, 심리학, 교육공학, 사회과학 등 다양한 분야와 협력하여 복합적 교육 문제를 종합적으로 해결할 수 있는 혁신적 모델
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