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저는 서울대학교 일반대학원 컴퓨터과학부에 진학하여 인공지능과 머신러닝, 특히 강화 학습과 컴퓨터 비전 분야를 융합한 연구를 수행하고자 합니다.
석사과정에서는 우선 인공지능과 머신러닝 분야의 이론적 기초를 탄탄히 다지고, 최신 강화 학습 알고리즘과 딥러닝 기술을 체계적으로 학습할 계획입니다.
박사과정에서는 강화 학습과 컴퓨터 비전 기술을 융합하여, 복잡한 실제 환경에서 자율적 의사결정이 가능한 지능형 시스템 개발에 주력할 것입니다.
2023년 서울대학교 컴퓨터과학부에서 진행한 인공지능 연구인턴십에 참여하여 강화학습 알고리즘의 정책 최적화 연구에 기여하였으며, 관련 논문 준비 및 데이터 분석을 담당하였습니다.
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저는 서울대학교 일반대학원 컴퓨터과학부에 진학하여 인공지능과 머신러닝, 특히 강화 학습과 컴퓨터 비전 분야를 융합한 연구를 수행하고자 합니다.
석사과정에서는 우선 인공지능과 머신러닝 분야의 이론적 기초를 탄탄히 다지고, 최신 강화 학습 알고리즘과 딥러닝 기술을 체계적으로 학습할 계획입니다.
특히 강화 학습의 정책 최적화, 가치함수근사, 탐험-활용 균형문제 등을 심도 있게 연구하며, 컴퓨터 비전 분야에서는 이미지 인식, 객체탐지, 영상 분할 등의 기술을 학습하여 강화학습과 효과적으로 결합할 수 있는 기반을 마련하겠습니다.
특히 알고리즘, 데이터 구조, 컴퓨터 시스템, 프로그래밍 언어, 인공지능, 머신러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 소프트웨어공학 등 전공필수 및 심화과목에서 뛰어난 학업성취를 이루었습니다.
인공지능 및 머신러닝과목에서는 지도학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 학습 패러다임과 딥러닝 모델의 구조, 최적화 기법을 학습하며, 최신 연구 동향과 실제 적용 사례에 대한 이해를 넓혔습니다.
박사과정에서는 강화 학습과 컴퓨터 비전 기술을 융합하여, 복잡한 실제 환경에서 자율적 의사결정이 가능한 지능형 시스템 개발에 주력할 것입니다.
특히, 다양한 센서 데이터를 효과적으로 통합하고, 학습효율성과 일반화 능력을 극대화하는 혁신적 알고리즘 연구에 매진할 예정입니다.
해외 유학 및 연구연수 계획도 구체적으로 수립 중이며, 미국, 유럽, 일본 등 인공지능 연구가 선진화된 국가의 연구실에서 최신 연구 동향과 기술을 직접 경험하고 국제공동연구에 참여할 예정입니다.
2023년 서울대학교 컴퓨터과학부에서 진행한 인공지능 연구인턴십에 참여하여 강화학습 알고리즘의 정책 최적화 연구에 기여하였으며, 관련 논문 준비 및 데이터 분석을 담당하였습니다. |
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학습, 연구, 지능, 컴퓨터, 인공, 강화, 러닝, 이다, 데이터, 문제, 다양하다, 분야, 알고리즘, 기술, 환경, 능력, 해결, 실제, 과목, 시스템 |
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2025.06.07
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