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(검색결과 약 9,317개 중 11페이지)
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| 특히, 최근에는 딥러닝 모델을 활용한 자연어 처리(NLP)와 추천시스템 개발 프로젝트를 통해 모델 최적화와 대규모 데이터 처리에 대한 경험을 쌓았습니다.
저는 AI 모델링과 빅데이터 분석을 전문으로 하며, 다양한 프로젝트에서 데이터 전처리, 모델 개발, 모델 최적화를 맡았습니다.
특히, 카카오는 고객 중심의 AI 기술을 발전시키고 있는 만큼, 서비스 성능 개선을 위한 정확한 데이터 분석과 모델 최.. |
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| 이러한 연구 경험은 게임 AI 개발 시 현실 세계 데이터의 복잡성과 불균형 문제를 해결하는 데도 직접적인 도움이 될 것입 니다.
특히 AI 해커톤에서는 게임 데이터를 활용한 강화 학습 모델을 개발해, 불확실한 환경에서 최적의 의사결정을 내리는 알고리즘을 구현하는 경험을 쌓았습니다.
게임 개발 현장에서는 다수의 개발자가 긴밀하게 협력해야 하므로, 이러한 협업 능력은 AI 개발 직무 수행에 있어 .. |
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| 제가 AI 기획직무를 희망하게 된 가장 큰 이유는 "데이터 기반의 설계"라는 개념이 게임의 세계관과 시스템을 전혀 다른 차원에서 구성할 수 있다는 가능성에 매료되었기 때문입니다.
전통적인 게임기획이 시스템, 콘텐츠, UI 등 게임 구조의 틀을 설계하는 데 집중되었다면, AI 기획은 실제 유저의 행동 패턴을 데이터로 분석하고, 이를 역으로 설계의 기준으로 삼아 '진화하는 시스템'을 만드는 역할을 합.. |
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| Chat GPT(인공지능)와 역기능(문제점)에 대해 작성한 레포트입니다.
1. 저작권 이슈
2. 보안이슈, 개인/회사정보의 침해
3. 윤리적인 이슈
4. 경제적으로 미치는 악영향
5. 전기소모와 탄소배출
6. 참고자료 |
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| 이러한 연구 경험은 게임 AI 개발 시 현실 세계 데이터의 복잡성과 불균형 문제를 해결하는 데도 직접적인 도움이 될 것입 니다.
게임 개발 현장에서는 다수의 개발자가 긴밀하게 협력해야 하므로, 이러한 협업 능력은 AI 개발 직무 수행에 있어 중요한 강점이 될 것입니다.
컴투스 AI 개발 인턴으로서, 저는 학습한 AI 기술을 실제 게임 개발 과정에 적용해 플레이어에게 새로운 경험과 가치를 제공하고 싶.. |
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| 1. 인공지능 (AI) 개념소개
2. 인공지능 주요기술 소개
3. 인공지능기술 적용분야 소개
4. 인공지능의 장단점
(1) 장점
(2) 단점
5. 인공지능기술의 긍정적인 활용사례
6. 인공지능의 문제점과 해결방안 제언
인공지능 AI 개념과 적용분야/ 장점과 단점/ 긍정적인 활용사례/ 문제점과 해결방안 제언
1. 인공지능 (AI) 개념소개
1956년 여름 다트마우스(Dartmouth)대학에서 열린 “생각하는 기계”에 .. |
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| 메타버스 구축에 중요한 기술에 대해 작성한 레포트입니다.
1. 인공지능(AI)
2. 사물인터넷
3. 확장현실(XR)
4. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)
5. 3D 모델링과 재구성기술
6. 공간 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅
7. 블록체인
8. 참고자료 |
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| 대학원 시절부터 AI 모델의 학습성능을 높이는 방법을 집중적으로 연구하면서, 단순히 모델 아키텍처를 설계하는 것에 그치지 않고 실제 클라우드 환경에서 안정적이고 효율적으로 운영될 수 있도록 엔지니어링적인 시각을 결합하는 훈련을 해왔습니다.
이 때문에 최신 AI 모델 구조나 클라우드 관련 오픈소스 프로젝트를 빠르게 습득하고, 실제 환경에 적용하는 데 강점을 보입니다.
제가 가장 열정을 다해.. |
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| 저는 LG CNS의 AI 엔지니어로서, 고객사의 비즈니스 문제를 데이터 기반으로 해결하는 과정에 기여하고 싶습니다.
또한, 자연어 처리와 딥러닝 모델을 활용한 다양한 프로젝트를 통해 AI 모델 개발의 기초부터 고급 기술까지 체계적으로 배우고 적용할 수 있었습니다.
저는 AI 엔지니어로서의 역할을 수행하기 위한 기술적 역량과 프로젝트 경험을 다수 쌓았습니다.
입사 초기에는 LGCNS의 AI 기술 스택과 .. |
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| 네이버 AI/ML 모델 서빙 및 파이프라인 개발 경력
그 과정에서 모델 학습, 데이터 전처리, 모델 배포 및 서빙 등의 다양한 기술적 문제를 해결하며 AI/ML 분야에 대해 깊이 이해하게 되었습니다.
입사 후, 제 커리어 목표는 AI/ML 모델의 실시간 서빙 시스템을 설계하고 개발하는 데 주력하는 것입니다.
이 경험은 제가 AI/ML 모델 서빙과 파이프라인 개발에 필요한 중요한 기술적 역량과 리더십을 갖추게 .. |
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| 한국표준협회 AI·DX교육기획 및 개발자 기소개서
이 경험은 한국표준협회의 AI·DX교육기획 직무에서도 그대로 활용될 수 있습니다.
표준기반의 교육기획이 중요한 만큼, 데이터를 바탕으로 학습자의 수준과 필요를 분석하고, 산업별 맞춤형 DX교육을 설계할 수 있는 강점이 있습니다.
왜 한국표준협회에서 AI·DX교육기획을 하고 싶으신가요?
저의 교육기획 경험과 데이터 분석 역량을 접목시켜 현장에서 바.. |
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| 두산그룹은 지속적으로 변화하는 산업환경에서 AI 기술을 핵심적으로 활용하여 혁신을 선도하고, 이를 통해 글로벌 경쟁력을 강화하는 모습을 보여주고 있습니다.
두산그룹이 AI 기술을 통해 추구하는 '스마트 팩토리', '지속가능한 에너지 솔루션' 등 다양한 혁신 프로젝트는 제가 그동안 관심을 가져왔던 분야이며, 이를 통해 두산그룹의 발전에 실질적인 기여를 하고 싶습니다.
또한, 다양한 실무 중심의.. |
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| 저는 AI 기술을 기계 및 로봇 분야에 적용하여 산업자동화와 지능화를 실현하는 데 관심을 가져왔습니다.
저는 대학원에서 로봇제어와 딥러닝 기반인지 알고리즘을 연구하며, 실제 산업 로봇의 비전 인식 성능과 작업 효율을 향상시킨 경험이 있습니다.
임용 후에는 첫째, 산업 로봇의 비정형 환경 적응능력을 강화하는 AI 기반 제어 알고리즘 개발에 집중하겠습니다.
저는 AI 모델 개발과 하드웨어 최적화.. |
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| 인공지능 시대의 조직환경 변화
다가올 인공지능 시대는 조직환경의 변화와 더불어 리더십의 새로운 패러다임을 요구하고 있다.
AI 시대 리더십은 디지털 기술에 대한 깊은 이해와 유연성, 인간 중심적 공감능력, 협력과 소통 능력, 윤리적 책임감 등을 필수적으로 요구한다.
AI 시대의 리더는 인공지능과 빅데이터 등 디지털 기술에 대한 이해와 활용 능력이 필수적이다.
AI 기술을 활용한 전략적 판단, 데.. |
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| [간호사 AI 역량검사] 간호사 AI 역량검사 (신역검) 따뜻한 성장지향형 맞춤 210문항 및 답변 입니다.
신규 간호사로서 필요한 전문성, 책임감, 공감 능력, 협업과 더불어, 현대 기업들이 공통적으로 선호하는 긍정적인 태도, 문제 해결 능력, 배우고 발전하는 '성장지향성'을 통합적으로 보여줄 수 있도록 구성되었습니다.
간호사 지원 뿐만 아니라 '따뜻한 성장지향형' 인재상을 추구하는 다양한 기업.. |
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