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기술
패킷의 흐름, 충돌제어와 같은 이상현상에 대해 분석 및 해결에 대한 흥미
컴퓨터통신, 네트워크통신, 무선이동통신, 학부에서 배울 수 있는 네트워크
과목을 수강 후 졸업논문을 통하여 학부에서 배우지 못한 내용을 보충 없음
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알고리즘을 설계하고 테스트하는 과정에서 데이터 분석, 프로그래밍, 그리고 시스템 통합에 관한 깊은 지식을 쌓았습니다. 이 경험은 제가 현대 공학의 중요한 도전 과제에 대응할 수 있는 능력을 개발하는 데 크게 기여했습니다.
이러한 학
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컴퓨터 네트워크", "빅데이터 분석" 등의 과목을 수강하며 DX Engineer로서 필요한 전반적인 기술 지식을 습득하였습니다. 소프트웨어 개발 프로세스 및 네트워크 구조를 학습하며, 대규모 데이터 처리 및 분석을 위한 핵심 개념을 익혔습니다.
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있습니다. 중간 프로젝트로는 해싱알고리즘을 이용한 어학학습기와 영한사전 프로그램을 만들었습니다. 이런 저에게 꿈을 펼칠 기회를 주십시오 1. 성장과정
2. 학창시절
3. 성격의 장단점
4. 경력 및 경험, 특기사항
5. 입사 후 포부
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컴퓨터 등 개별 디바이스를 서버로 삼아 분산해 저장하기 때문에 중앙서버를 별도로 두고 데이터를 보관 필요가 없다.
특히 금융사의 경우 고객의 거래 내역(원장)을 보관·처리하는 데 소요되는 많은 비용과 데이터센터를 유지하기 위한 보
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을 깊이 있게 학습할 수 있었습니다.
최적화 이론 과목을 통해서는 선형계획법, 비선형 최적화, 유전 알고리즘 등의 알고리즘을 적용하며 문제 해결 능력을 키울 수 있었습니다.. 강화학습과 최적화 알고리즘의 개념을 접하면서 복잡한 문제
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비효율성 문제를 중심으로 구체적인 연구 주제를 설정합니다. 예를 들어, 통신 병목 현상에 따른 학습 지연, 데이터 불균형이 모델에 미치는 영향 등을 측정 가능한 변수로 정리합니다.
- 시스템 설계 및 알고리즘 개발
오픈소스 플랫폼(Hadoop,
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컴퓨팅 사고력 요소(추상화, 알고리즘화, 분해 등)를 실제 교육 현장에 적용하기 위한 실천적 방법을 모색하고, 수업 설계 및 평가 도구 개발에도 관심을 두고 연구할 예정입니다. 또한 최근 주목받고 있는 인공지능 윤리 교육, 정보과학 기반
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알고리즘의 최적화에 대해 깊이 이해하게 되었습니다. 특히, 머신 러닝을 활용한 예측 모델 구축 실습을 통해 AI 기반 시스템을 설계하는 데 필요한 핵심 역량을 기를 수 있었습니다. 이러한 경험은 KAI의 AI 개발 및 데이터 분석 분야에서 매우
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컴퓨터 공학이 저의 주된 관심사입니다. 비록 돈이 들어가는 생활은 즐기지 못하더라도, 독서, 인터넷 강의 듣기 등등과 같이 제가 돈 없이 즐길 수 있는 것들이 많이 있습니다. 제가 관심을 가진 것은 무엇이었던지 간에 배울 수 있었기 때문
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