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러닝 (Deep Learning) 관련 문제 22
기본 개념 22
심층 신경망 22
합성곱 신경망 (CNN) 23
순환 신경망 (RNN) 23
생성적 적대 신경망 (GAN) 24
? 강화학습 (Reinforcement Learning) 관련 문제 24
기본 개념 25
정책과 가치 기반 방법 25
심층 강화학습 26
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학습 만족도를 높일 수 있었습니다.
Q5. 효과적인 한국어 교수법을 소개해 주시고 그 이유를 설명해 주세요.
효과적인 교수법 중 하나는 과업 중심 학습(Task-Based Learning)입니다. 실제 의사소통 상황을 재현하여 학생들이 언어를 자연스럽게 사
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나요?
A3. AI가 데이터를 학습하는 과정에서 개인정보 보호 및 보안성을 유지하기 위해, 연합 학습(Federated Learning)과 차등 개인정보 보호(Differential Privacy) 기법을 적용할 수 있습니다. 이를 통해 AI 모델이 직접 사용자 데이터를 수집하지 않고도
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1.주요 연구(관심)분야 또는 희망전공
저는 컴퓨터학부에서 인공지능(AI) 및 기계학습(Machine Learning)에 대한 깊은 관심을 가지고 있으며, 특히 딥러닝(Deep Learning)과 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에 대해 연구하고자 합니다. AI는 여
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매우 중요합니다. 저는 강화학습(Reinforcement Learning)을 활용한 최적화 기법을 연구하여, 복잡한 문제의 연산 비용을 최소화하고 성능을 향상시키는 방안을 모색하고자 합니다. 예를 들어, 자율 주행 시스템의 경로 최적화, 네트워크 트래픽 관
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학습(Federated Learning) 기술을 도입하여, 데이터 보안을 강화하면서도 최적화된 AI 기능을 제공하는 방향으로 발전해야 한다고 생각합니다.
3) 삼성전자의 AI 기술이 발전하기 위해 필요한 요소는 무엇이라고 생각하나요?
답변: AI 모델 경량화, A
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학습자 여정(learning journey)을 브랜드 스토리와 연결시켜, 교육 콘텐츠가 ‘성과의 기억’으로 남도록 만드는 브랜딩 마케팅 전략을 수립하고 싶습니다. 브랜드와 사용자의 관계를 성과 기반으로 강화하는 마케팅 전략가로 성장하고자 합니다.
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학습(Federated Learning)이 중요하다고 봅니다. 제조 현장은 다양한 센서, 영상, 로그 데이터를 동시에 다루며, 공장 간 데이터 공유에는 보안 이슈가 많기 때문에 이 기술들이 실효성 있는 해법이 될 것입니다. 저는 이에 대한 기술적 탐색도 꾸준
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러닝 과정을 통해 더욱 정확하고 강건성 있는 실내위치 추정이 최종 목표입니다.
AI 분야를 공부하기 시작한 지 얼마 되지 않아 전문역량은 아직 높게 평가할 수 없지만, 마이다스아이티에서 함께 성장하며 역량을 쌓아나간다면, 먼 훗날 회사
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Action & Result] 어떤 방식으로 해당 문제를 해결하였으며, 본인의 노력으로 개선된 결과를 구체적으로 작성해 주십시오. [800자 이내]
2. 조직 또는 팀의 목표를 이해하고 이를 달성하기 위해 노력했던 경험을 다음의 세부 항목에 따라 작성해 주
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