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(검색결과 약 50,962개 중 25페이지)
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| 데이터 분석과 모델 개발을 통해 복잡한 문제를 해결하는 과정에서 AI가 실질적으로 사회와 산업에 미치는 영향력을 체감했으며, 특히 보안 분야에서 AI가 어떻게 혁신을 일으킬 수 있는지 탐구하는 데 큰 흥미를 느꼈습니다.
저는 이 분야에서 딥러닝 모델을 설계하고 최적화하며, 보안 문제를 해결하는 실질적인 기술자로 성장하고자 합니다.
이 경험을 통해 딥러닝 모델 개발뿐 아니라, 데이터 전처리와 .. |
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기술, 모델, 데이터, 보안, 학습, ai, 문제, 딥, 러닝, 역량, 분야, 개발, 통해, 해결, 프로젝트, 능력, 경험, 파수, 이다, 탐지 |
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| 데이터 분석과 모델 개발을 통해 복잡한 문제를 해결하는 과정에서 AI가 실질적으로 사회와 산업에 미치는 영향력을 체감했으며, 특히 보안 분야에서 AI가 어떻게 혁신을 일으킬 수 있는지 탐구하는 데 큰 흥미를 느꼈습니다.
저는 이 분야에서 딥러닝 모델을 설계하고 최적화하며, 보안 문제를 해결하는 실질적인 기술자로 성장하고자 합니다.
이 경험을 통해 딥러닝 모델 개발뿐 아니라, 데이터 전처리와 .. |
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기술, 모델, 데이터, 보안, 학습, ai, 문제, 딥, 러닝, 역량, 분야, 개발, 통해, 해결, 프로젝트, 능력, 경험, 파수, 이다, 탐지 |
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| 또한 유아의 학습경험을 단순한 놀이의 연장선으로 보지 않고, 사고력·사회성·정서 조절 능력이 통합적으로 발달하는 구조 적과정으로 이해하고 싶습니다.
연세대학교 교육대학원 유아교육전공석사과정에서 저는 유아의 개별성에 기반한 교수학습 설계와 놀이 중심 교육과정의 효과성 검증을 중심으로 학업과 연구를 수행하고자 합니다.
이 과정을 통해 '놀이 중심 교육이 유아의 자기주도적 학습에 미치는 .. |
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유아, 연구, 놀이, 학습, 발달, 이다, 교사, 교육, 중심, 유아교육, 교수, 정서, 과정, 성, 기반, 현장, 학문, 분석, 단순하다, 상호작용 |
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| 영유아교수학습에서 상호작용은 유형에 따라 인정하기, 모델보이기, 촉진하기, 지지하기, 비계설정하기, 함께구성하기, 시범보이기, 지시하기의 총 8가지로 나눌 수 있습니다. 상호작용 8가지를 설명하고, 어린이집 현장에서 나타나는 각각의 예시 상황을 구체적으로 적으시오.
1. A4 5매
2. 글자크기: 10, 줄간격: 160%
영유아교수학습에서 상호작용은 유형에 따라 인정하기, 모델보이기, 촉진하기, 지지.. |
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| 한화파워시스템 AI 기반 시스템 최적화 연구원 자기소개서
AI 기반 시스템 최적화에 대한 나만의 접근 방식
저는 기계·전기·데이터가 융합되는 스마트 산업 시스템에 매료되어, AI 기반 시스템 최적화 분야를 제진로로 선택했습니다.
AI 기반 최적화를 통해 한화파워시스템의 장비가 더 효율적이고 친환경적으로 운용되도록 기여하겠습니다.
학부에서 기계공학을 전공하며 유체역학, 열역학, 동역학 등 기계.. |
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시스템, ai, 데이터, 기반, 제어, 최적화, 모델, 예측, 운전, 분석, 에너지, 장비, 기계, 효율, 적용, 프로젝트, 학습, 파워, 한화, 수행 |
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| 저는 이러한 변화의 중심에서 데이터 기반의 분석과 모델링 역량을 갖춘 데이터 사이언티스트로 성장하고자 경북대학교 데이터 사이언스대학원에 지원하게 되었습니다.
이러한 학문적 준비와 현장 경험은 경북대학교 데이터 사이언스대학원에서의 연구와 학습에 탄탄한 기반이 될 것입니다.
경북대학교 데이터 사이언스대학원에 입학한 이후, 학문적 깊이와 실무 역량을 균형 있게 향상시키기 위한 체계적인.. |
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데이터, 분석, 이다, 사이언스, 처리, 기술, 활용, 학습, 실무, 통해, 역량, 문제, 프로젝트, 모델, 능력, 러닝, 연구, 개발, 계획, 분야 |
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| 두산디지털이노베이션 AI 직무자 기소개서 지원서와 면접자료
이러한 태도는 두산디지털이노베이션의 AI 프로젝트 수행에서도 중요한 밑거름이 될 것입니다.
두산디지털이노베이션 AI 직무에 지원한 이유는 무엇입니까?
저는 대학원에서 데이터 기반 예측 모델을 개발한 경험을 바탕으로, 두산의 스마트팩토리와 AI 솔루션 프로젝트에 직접 기여하고 싶습니다.
또한 전공이 다른 팀원들과 협업하며 AI 모델.. |
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| 정책-전략의 접근방법(제품라이프사이클, 산업수명주기, PIMS와 학습곡선)
목차
* 정책/전략의 접근방법
Ⅰ. 제품 라이프사이클
Ⅱ. 산업수명주기
1. 태동기단계
2. 성장기단계
3. 성숙기단계
4. 쇠퇴기단계
Ⅲ. PIMS와 학습곡선
1. PIMS
2. 학습곡선
Ⅳ. 컴퓨터 모델과 발명, 직관력, 시너지의 개념
1. 컴퓨터 모델
2. 발명
3. 직관력
4. 시너지의 개념
정책/전략의 접근방법
1. 제품 라이프사이.. |
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| 대학에서 빅데이터 분석과 기계학습 모델을 기반으로 센서 데이터를 처리하고 예측 모델을 구축한 경험이 있습니다.
입사 후에는 열차 센서 데이터 기반의 고장 유형별 알고리즘을 개발하고, 이를 실제 정비 프로세스와 연동할 수 있는 로직을 설계하고 싶습니다.
CBM 설계 직무에서 가장 필요한 역량은 데이터 기반 문제 정의 능력, 센서 신호해석 역량, 그리고 이를 기반으로 한 예측 모델 설계 및 현장 .. |
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| AI 솔루션 직무는 방대한 데이터를 효율적으로 분석하고 이를 현장에 맞는 형태로 구현하여 실제 성과로 연결하는 것이 핵심입니다.
저는 데이터 분석 능력, AI 모델 설계 경험, 협업 역량을 바탕으로 원익 피앤이가 보유한 장비와 시스템에 최적화된 AI 솔루션을 개발해 효율성과 안정성을 동시에 확보하는데 기여하고 싶습니다.
저는 이러한 핵심 역량을 강화하기 위해 데이터 분석과 AI 모델 설계 경험을.. |
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| 특히 구성주의적 관점에 기반한 교육과정 연구, 유아의 놀이 중심 학습, 교사-유아상호작용 분석 등은 제가 현장에서 느낀 문제의식과 깊이 맞닿아 있습니다 .
먼저 수강 예정과목으로는 「유아발달이론」, 「유아교육과 정론」, 「놀이 이론과 실제」, 「유아교육연구방법」, 「유아교사 교육론」, 「유아평가와 관찰」을 중심으로 이수하겠습니다.
실제 유치원을 대상으로 놀이기반 학습 프로그램을 설계.. |
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유아, 놀이, 연구, 학습, 유아교육, 교육, 이다, 과정, 교사, 분석, 학문, 발달, 현장, 통해, 중심, 관찰, 사고, 사회, 연세대학교, 이론 |
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| 인턴십에서는 스마트팩토리 AI팀에서 데이터 파이프라인 구축과 머신러닝 모델 운영 업무를 수행했습니다.
앞으로도 최신 AI 기술과 클라우드 컴퓨팅, 데이터 처리 기법을 지속적으로 학습하며, 제조 현장에 적용 가능한 혁신적인 스마트팩토리 AI 솔루션을 개발하는 전문가로 성장하겠습니다.
Q1.현대오토에버스마트 팩토리AI 직무에 지원한 동기는 무엇인가요?
현대오토에버는 스마트팩토리 분야에서 AI .. |
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데이터, ai, 모델, 처리, 스마트, 기술, 팩토리, 분석, 개발, 러닝, 현장, 활용, 경험, 적용, 프로젝트, 통해, 역량, 학습, 에버, 위해 |
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| 인턴십에서는 스마트팩토리 AI팀에서 데이터 파이프라인 구축과 머신러닝 모델 운영 업무를 수행했습니다.
앞으로도 최신 AI 기술과 클라우드 컴퓨팅, 데이터 처리 기법을 지속적으로 학습하며, 제조 현장에 적용 가능한 혁신적인 스마트팩토리 AI 솔루션을 개발하는 전문가로 성장하겠습니다.
Q1.현대오토에버스마트 팩토리AI 직무에 지원한 동기는 무엇인가요?
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| 따라서 한글과컴퓨터 AI 아카데미 과정을 통해 이 간극을 메우고 싶습니다.
저는 이 과정에서 한국어 특화 AI 모델의 가능성을 탐구하고, 글로벌 무대에서 한글과컴퓨터가 차별화된 경쟁력을 가지는데 일조하고 싶 습니다.
이러한 경험은 AI 모델의 정확도를 높이는 기반이 되었고, 아카데미에서 심화된 역량으로 발전시킬 수 있다고 생각합니다.
저는 아카데미 수료 후 한국어 기반 AI 기술의 연구와 산업.. |
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| 저는 대학과 대학원에서 기계·데이터 융합연구를 수행하며 철도분야에 적용할 수 있는 기술적 가능성을 탐구했습니다.
특히 철도차량의 진동 및 열화데이터를 머신러닝으로 분석하여 고장 예측 정확도를 높이는 프로젝트를 수행하며, 철도연구 분야에서 데이터 기반 기술의 중요성을 체감했습니다.
이러한 경험을 바탕으로 한국철도기술연구원에서 철도 데이터·AI 융합연구에 기여하고 싶습니다.
나아가 철.. |
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