|
|
|
|
|
 |
AI 엔지니어링은 기술적 깊이와 함께 협업, 분석력, 문제 해결 능력이 고르게 요구되는 분야입니다.
본 과정에서는 프로젝트 중심 커리큘럼을 운영하는 것으로 알고 있어, 저는 이를 통해 실제 산업 문제를 분석하고, 데이터를 전처리하고, 모델을 설계하고, 그 결과를 개선하는 실질적 경험을 쌓고자 합니다.
본 프로그램을 통해 기술적 능력뿐 아니라 문제 해결력, 협업 역량, 산업이해도까지 모두 갖춘 인재 로 성장하여 미래의 AI 산업에서 의미 있는 역할을 수행하고 싶습니다.
|
|
|
 |
저는 이러한 교육환경 속에서 단순히 모델을 개발하는 수준을 넘어서, 비즈니스 목적에 맞는 AI 솔루션을 설계하고 성능을 개선하며 운영까지 고려하는 진정한 AI 엔지니어로 성장하고 자본과정에 지원하게 되었습니다.
제가 갖고 있는 가장 큰 역량은 문제를 구조화해 분석하고, 단계별로 해결책을 만들어내는 체계적인 사고력입니다.
특히 데이터를 정리하는 과정에서 결측값 처리, 이상치 제거, 변수정의, 모델 선택 등 여러 판단이 필요한데, 저는 이 과정에서 분석 목적과 데이터 특성을 모두 고려해 최적의 해결방안을 도출하는 데 강점을 갖고 있습니다.
저는 변화에 능동적으로 대응하고, 신기술을 실습과 프로젝트를 통해 빠르게 흡수하며 자기 역량으로 전환시키는 학습 방식을 오래전부터 유지해왔습니다.
AI 프로젝트는 데이터 엔지니어, 프론트 엔드 개발자, 기획자 등 여러 역할이 함께 협업해야 완성되기 때문에, 저는 팀원 간의 이해를 조율하고 업무를 체계적으로 정리하여 프로젝트 전체를 원활하게 진행시키는 데 자신 있습니다.
AI 엔지니어링은 기술적 깊이와 함께 협업, 분석력, 문제 해결 능력이 고르게 요구되는 분야입니다.
저는 본 과정을 통해 단순한 AI 모델 개발자가 아니라, 실제 비즈니스 현장에서 활용 가능한 AI 솔루션을 설계하고 운영할 수 있는 실전형 엔지니어로 성장하고 싶습니다. |
 |
ai, 기술, 과정, 경험, 프로젝트, 모델, 문제, 데이터, 이다, 엔지니어, 통해, 학습, 해결, 기반, 성장하다, 운영, 보다, 실제, 협업, 교육 |
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
2025.11.21
4페이지
