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(검색결과 약 11,162개 중 19페이지)
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| 인공지능 AI 정의,종류,장단점 분석과 인공지능과 일자리 문제연구 및 인공지능의 미래전망
1. 인공지능 AI 정의
2. 인공지능의 종류
(1) 강한 인공지능
(2) 약한 인공지능
3. 인공지능의 원리
4. 인공지능의 장단점
(1) 장점
(2) 단점
5. 인공지능과 일자리 문제
6. 인공지능의 미래전망
7. 인공지능 기술활용에 대한 나의생각
1. 인공지능 AI 정의
AI라고도 불리는 “인공지능” 이란 인간과 같은 .. |
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| KT에서 AIAgent의 백엔드를 개발하며, 확장성 있는 AI 서비스 아키텍처를 구축하고, 실시간 데이터 처리 및 AI 모델 서빙 최적화을 통해 고객 경험을 극대화하는데 기여하고 싶습니다.
저는 백엔드 시스템의 비동기 처리 개선, API 응답 속도 최적화, AI 모델 서빙아키텍처 개선을 담당하였습니다.
답변 : AIAgent백엔드 개발에서는 대규모 트래픽 처리, AI 모델의 효율적인 배포 및 운영, 실시간 데이터 분.. |
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| 1. AI (인공지능) 정의
2. 인공지능의 탄생
3. 인공지능의 원리
4. 인공지능 관련기술 분야
5. 인공지능 순기능과 역기능
6. 인공지능 기술적용 사례연구
7. 느낀점
1. AI (인공지능) 정의
AI라고도 불리는 “인공지능” 이란 인간과 같은 지성을 갖춘 존재 또는 시스템에 의해 만들어진 인공적인 지능을 의미한다. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정하며 또한 그와 같은 지능을 만들 수 있는 .. |
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| 이러한 경험을 바탕으로 IBK기업은행의 AI 학습 데이터 구축 직무에서 신뢰도 높은 데이터 셋을 구성하고, 금융 AI 모델의 성능을 최적화하는데 기여하고자 합니다.
고객 맞춤형 금융서비스를 지원하는 AI 모델 개발을 위한 학습 데이터를 구축하겠습니다.
AI학습 데이터 구축을 통해 금융서비스에서 어떤 혁신을 기대할 수 있을까요?
AI 학습 데이터 구축을 통해 모델 성능을 높이고, 디지털 금융혁신을 선.. |
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| 저는 AI 엔지니어 직무에 지원하여, 현대로템의 기술혁신에 기여하고자 합니다.
입사 후, AI 기술을 활용하여 현대로템의 제품과 서비스에서 데이터 분석 및 예측 모델을 개발하고, 현업에 실질적인 가치를 제공하는 시스템을 구축할 것입니다.
또한, AI 기술을 활용하여 예측 모델을 개선하고 문제를 해결하는 과정에서 창의적인 접근 방식을 적용하여 성과를 이끌어낸 경험은 현대로템의 인재상과 잘 부합.. |
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| 인텔인공지능 인재교육과정을 통해, 저는 AI 기술의 최전선에 위치한 최신 연구 동향과 혁신적인 기술을 습득하고, 이를 실무에서 바로 적용할 수 있는 능력으로 발전시키고자 합니다.
다양한 분야의 전문가들과 함께 문제를 정의하고 해결책을 도출하는 과정에서, 팀 내 협업을 통해 문제 해결 능력과 AI 기술의 실제 활용에 대한 통찰을 얻을 수 있을 것입니다.
AI 기술이 빠르게 발전하면서 윤리적 문제.. |
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| 저는 현대로템이 추구하는 혁신적 비전과 글로벌 리더십에 깊은 인상을 받았고, 그 속에서 제 AI 및 데이터 분석 경험을 활용하여 디펜스 솔루션의 발전에 기여하고자 지원하게 되었습니다.
이러한 경험을 바탕으로, 현대로템의 디펜스 솔루션 부문에 AI 기반 예측시스템을 도입하거나 군사기술의 성능을 최적화하는데 기여할 수 있을 것입니다.
현대로템에서 디펜스 솔루션 부문에 지원하면서, 이러한 AI .. |
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| 이처럼 저는 AI 기술을 실제 제품 수준으로 구현하고 고객에게 가치를 제공하는 과정 전반에 폭넓게 기여한 경험을 갖고 있으며, 이는 다우기술의 AI 서비스 개발 직무에 있어 즉시 투입 가능한 역량이라 확신합니다.
특히, 고객 맞춤형 AI 서비스 플랫폼 구축, 비정형 데이터 분석 기반 솔루션 개발, 프론트-백엔드 간 통합 모델 운영환경 설계 등에 서주도적인 역할을 수행하고자 합니다.
현재 제가 가진 .. |
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| 입 사후포부 : AI 기술을 활용하여 회사의 문제 해결에 기여할 방안
이 프로젝트를 통해 AI 모델이 단순한 분석을 넘어 실시간의사결정에 어떻게 기여할 수 있는지를 체감했고, 모델 설계부터 프론트 엔드 시각화까지 전반적인 AI 시스템 구현 경험을 갖출 수 있었습니다.
AI 기술을 다루며 가장 기술적으로 도전적이었던 순간은 이미지분류 모델의 과적합 문제를 해결하려 했던 경험입니다.
특히, 머신러닝.. |
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| 이외에도 금융텍스트 데이터 분석, NLP 기반 질의응답 시스템 구축, 시계열 데이터 기반 보험금 청구 이상 패턴 탐지 모델 등 다양한 AI 프로젝트를 경험하며, 한화생명의 실무환경에서도 바로 활용 가능한 기술력을 축적해왔습니다.
AI 기술을 금융환경에 실제로 적용해 보고 싶다는 열망으로, 저는 '보험금 청구 자동화 시스템' 개발 프로젝트를 주도한 적이 있습니다.
고객 경험 중심의 AI 솔루션' 개발.. |
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| 저는 AI 모델 개발과 데이터 분석 능력을 바탕으로 한화손해 보험이 고객에게 더 나은 서비스와 효율적인 보험상품을 제공할 수 있도록 기여할 수 있을 것이라고 확신합니다.
특히, 보험산업에서 고객 맞춤형 상품 추천 시스템이나 고객 서비스 개선을 위한 AI 기반 챗봇 개발 등에 관심이 많아 이 분야에서의 전문성을 키우게 되었습니다.
저는 한화손해보험의 AI 기술을 활용한 차세대 시스템 개발에 기여.. |
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| 제 경험과 기술을 통해 네이버의 AI 기술 발전에 기여하며, 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있는 AI 솔루션을 제공하는 데 일조하고 싶습니다.
이러한 경험은 특히 AI 프로젝트나 데이터 분석 작업에서 중요한 역할을 했습니다.
저는 AI 엔지니어 /데이터 과학자로서의 경력을 쌓아왔으며, 특히 데이터 분석, 머신러닝 및 딥러닝 관련 기술에 대해 깊이 이해하고 경험을 쌓았습니다.
이러한 경험은 AI 모델.. |
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| 이러한 경험을 바탕으로, KT에서 최적의 AIAgent 솔루션을 개발하고, AI 기반 고객 서비스 및 비즈니스 프로세스 자동화를 혁신하는 역할을 수행하고 싶습니다.
특히, Trans former기반의 자연어 처리기술을 활용한 대화형 AI 개발에 관심을 가지고 연구를 진행하였으며, GPT-3 및 BERT 모델을 활용한 질의응답 시스템을 구현하는 프로젝트를 수행한 경험이 있습니다.
이러한 경험을 바탕으로, KT에서도 최.. |
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| 2단계에서는 팀 프로젝트 중심의 커리큘럼을 활용하여 실제 비즈니스 데이터를 다루는 능력을 기르며, '고객행동 예측 AI', '이상 거래 탐지 모델'과 같은 금융산업에 특화된 프로젝트에 참여하고 싶습니다.
대학교에서는 자연어 처리 기반 고객 리뷰 분석 프로젝트를 통해 AI의 실효성을 느꼈고, 실제 비즈니스 문제 해결에 기여하는 기술자, 특히 금융영역을 이해하고 설계할 수 있는 AI 엔지니어가 되고 .. |
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| 인공지능 AI 활용사례와 기업적용사례연구 및 인공지능 도입 찬반논쟁 분석 및 향후시사점
많은 도움되셨으면 좋겠습니다 :)
1. 인공지능 AI 정의
2. 인공지능기술 기법소개
3. 인공지능기술 활용사례 연구
4. 인공지능 도입 찬반논쟁 분석
(1) 찬성 측 주장정리
(2) 반대 측 주장정리
5. 인공지능기술 기업적용사례 연구
6. 결론 및 향후시사점
1. 인공지능 AI 정의
Artificial Intelligence의 줄임.. |
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