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모델을 창출하고 경쟁력을 확보하는 것이 가능합니다. 이 과목에서는 파이썬을 이용하여 머신 러닝 알고리즘을 구현하고, 다양한 데이터 셋을 이용하여 모델링을 수행하는 방법을 배웠습니다. 또한, 딥 러닝과 강화학습 등 머신 러닝의 발전
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모델 성능뿐 아니라 신뢰성에 치명적인 영향을 미칩니다. 데이터 전처리와 편향 최소화를 통해 공정하고 신뢰받는 AI 모델을 만드는 것이 중요합니다.
6) 입사 후 본인이 기여할 수 있는 부분은 무엇입니까?
저는 데이터 분석 및 모델링 경험,
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모델 및 멀티모달 생성 모델을 기반으로, 유의미하고 검증 가능한 교육 콘텐츠를 자동 생성하는 시스템을 설계하고자 합니다.
● 관심 연구분야
생성형 언어모델, 교육용 인공지능, 강화학습을 통한 출력 제어, 콘텐츠 평가 알고리즘, 자연어
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모델 개발, 스마트 제조 시스템 설계 등이 포함될 수 있으며, 이를 통해 학문적 기여뿐 아니라 산업 현장에 직접 적용 가능한 실질적 연구 결과를 도출하고자 합니다.
연구 성과는 학술 대회 및 학술지 발표를 통해 국내외 연구자들과 공유하
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모델 개발 인턴십이 있습니다.
대학 캡스톤 프로젝트에서는 대규모 공공데이터를 활용해 소비자 행동 분석 및 예측 모델을 구축하는 역할을 맡았습니다. 파이썬을 이용해 데이터 전처리, 탐색적 데이터 분석, 머신러닝 모델 설계와 평가까지
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모델을 개발하는 것이 목적이었습니다.
하지만 이 프로젝트를 진행하면서 예상하지 못한 어려움을 겪게 되었습니다. 우선, 데이터의 부재로 인해 예측 모델 개발이 어려웠습니다. 또한, 예측 모델 개발 후에도 정확도가 낮아 장애 대응 시스
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모델링 작업 관련하여 본인이 수행한 부분에 대해 상세하고 구체적으로 기술해 주시기 바랍니다.
"SK C&C - Cloud Architecture Unit-쿠버네티스를 이용한 ML 개발 플랫폼 구축"
퍼블릭 클라우드 환경에서 Kubeflow를 활용하여 분석 모델을 효율적으로 개
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모델을 구축하는 실습을 진행하였다. 또한, 클라우드 컴퓨팅과 분산 시스템 과목에서는 Spark, Hadoop, Kafka 등의 기술을 활용하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 배웠다. 이를 통해 데이터 처리와 AI 모델 학습의 효율성을 높이는
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모델을 제안할 수 있습니다.
- 교육 기술(EdTech) 기반 맞춤형 학습 모델 제시
AI 및 학습 분석 기법을 활용하여 개별 학습자의 특성을 고려한 맞춤형 학습 모델을 개발하고, 이를 교육 현장에서 활용할 수 있도록 제안할 것입니다.
고려대학교 교
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모델 개발에도 적극적으로 참여할 것입니다.
또한, 한화솔루션이 중점을 두고 있는 친환경 사업을 더욱 확장시키기 위해, 글로벌 트렌드와 환경 규제를 파악하고, 전략적 파트너십을 통해 지속 가능한 사업 모델을 만들어 나가겠습니다. 이를
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