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설계를 구현해보고자 합니다.
중장기적으로는 ‘AI 기반 스마트 설계 시스템’ 개발에 기여하고 싶습니다. 조선 설계는 많은 반복과 숙련에 의존하는 영역이 많지만, 저는 데이터 기반의 해석 모델, 최적화 알고리즘, 기계학습을 활용한 설계
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모델과 설명 가능한 알고리즘을 연구하고자 합니다. 연세대학교 대학원의 우수한 연구 환경 속에서 이 목표를 구체화하여, 학문적 성과와 함께 사회적 기여를 동시에 이루고 싶습니다. 지켜봐주십쇼, 감사합니다! 1. 자기소개
2. 진학동
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알고리즘을 활용한 예측 모델 개발에 참여했습니다. 이 프로젝트는 제가 이론적 지식을 실제 문제에 적용하고, 실질적인 연구 경험을 쌓는 데 도움이 되었습니다. 또한, 저는 여러 기술 세미나와 워크숍에 참여하여 컴퓨터 공학과 관련된 최
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모델, 생성 모델을 활용한 데이터 최적화, 대규모 AI 시스템 개발 등에 대한 연구를 수행하고, 이를 통해 AI 및 데이터 최적화 분야에서 새로운 알고리즘을 개발하는 것이 목표입니다.
박사 학위 취득 후에는 국내외 연구소나 IT 기업의 R&D 부서
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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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모델을 구축합니다.
- 트렌드 예측 모델: 시계열 분석 및 딥러닝을 활용하여 미래의 트렌드를 예측할 수 있는 알고리즘을 개발합니다. 1. 데이터사이언스학 연구주제 및 연구계획 1
2. 데이터사이언스학 연구주제 및 연구계획 2
3. 데
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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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기존의 추적 알고리즘을 분석하고, 데이터를 보다 효율적으로 처리할 수 있도록 모델 최적화에 집중했습니다. 특히, 데이터 전처리 과정을 개선하고, 알고리즘의 파라미터를 조정하여 실시간 처리 속도를 높이는 방법을 찾아냈습니다.
이 과
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이를 기반으로 AI 모델을 학습시키는 일을 맡았습니다. 이를 통해 머신러닝 알고리즘의 이해는 물론, 데이터 전처리, 특징 엔지니어링, 모델 평가 등 전반적인 데이터 분석 및 모델 개발 과정에 대한 실무 경험을 쌓았습니다.
나. IoT 시스템 및
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전력 수요 예측 모델을 개선하기 위해 새로운 데이터 분석 기법을 도입했습니다. 이를 위해 다양한 통계 기법을 연구하고, 머신러닝 알고리즘을 활용하여 예측 정확성을 높이기 위해 노력했습니다. 최종적으로, 우리의 모델은 기존 모델보다
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