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러닝 / 딥러닝 기술개발
1. KT 및 해당 분야에 지원한 동기와 석사과정 입학 및 KT 입사 후 해당 직무의 전문가로 성장하기 위해 어떠한 노력을 할 지 구체적으로 기술해 주십시오.
2.지원 직무와 관련된 협업 경험을 본인이 수행한 역할 중심
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러닝과 딥러닝, 인피니티북스. 1. 딥러닝의 역사와 관련된 사건 또는 인물을 위키피디아 등을 바탕으로 정리하시오.
2. 다층신경망의 학습과정을 정리하시오.
3. http://playground.tensorflow.org/ 를 크롬으로 접속하여 분류과제(Classification) 중
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러닝과 딥러닝, 인피니티북스. 1. 다층신경망의 학습과정을 정리하시오. (6점)
2. Teachable Machine(https://teachablemachine.withgoogle.com)을 이용하여 머신러닝 모형을 만들고 그 결과를 갭처하여 정리하시오. (8점)
3. http://playground.tensorflow.org/ 를
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러닝 모형을 만들고 그 결과를 캡처하여 정리하시오. (8점)
2. 다층신경망의 학습과정을 ChatGPT(또는 Bard, Bing Chat 등)에서 찾고 이를 기반으로 다층신경망의 학습과정을 다시 정리하시오. (6점)
3. http://playground.tensorflow.org/ 접속하여 분류과
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러닝 모형을 만들고 그 결과를 정리하시오.(8점)
2. 다층신경망의 학습과정을 ChatGPT(또는 Bard, Bing Chat 등)에 물어서 찾고, 이를 기반으로 다층신경망의 학습과정을 스스로 다시 정리하시오.(6점)
3. http://playground.tensorflow.org/ 접속하여 분류
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러닝’과 ‘텐서플로우를 이용한 딥러닝’을 학습하며 인공지능 기초 역량을 쌓았습니다.
또한 Kaggle 참여 의무화를 통해 회원들이 정형데이터, 음성, 이미지 등 비정형데이터를 다루어보며 다양한 종류의 데이터 프로세싱 익히며 다양한 데
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러닝 분야에서는 TensorFlow, Keras, PyTorch 등의 프레임워크를 활용해 모델 개발과 튜닝 경험을 갖추고 있습니다. 데이터 시각화 도구로는 Tableau와 Matplotlib, Seaborn 등을 사용해 데이터를 효과적으로 표현할 수 있습니다. 또한, Git을 이용한 버전 관
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흐름을 실시간으로 개선할 수 있는 시스템을 개발하였습니다.
이 경험은 기술적 문제를 분석하고, 해결책을 제시하며, 실험을 통해 최적화하는 과정을 통해 실제 산업에 적용 가능한 AI 솔루션을 개발하는 능력을 배울 수 있는 기회였습니다.
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상시킨 경험이 있습니다. 또한, 딥러닝을 활용한 이미지 분류 모델을 구축하면서, CNN 모델을 적용하여 99% 이상의 정확도를 달성한 경험도 있습니다. 이러한 프로젝트를 통해 저는 AI 모델의 성능을 최적화하는 능력과 효율적인 데이터 처리 기
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러닝, 딥러닝 활용한 최적 분석 알고리즘 개발
· 다양한 빅데이터 및 AI 분석 방법론 적용을 통한 분석 정확도 확보
⑤ OO자동차 스마트 모빌리티 신사업 기획
· 주요 자동차 제조사 모빌리티 비즈니스 동향 모니터링
· 국내 모빌리티 업체 주
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