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(검색결과 약 13,299개 중 27페이지)
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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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| 포스코가 추진하는 스마트팩토리의 핵심은 현장의 데이터와 AI 모델을 유기적으로 결합하는 것이라 생각합니다.
이러한 이유로 포스코 AI 모델 개발 직무에 지원하게 되었습니다.
따라서 저는 '문제를 정의하는 시각, 데이터를 이해하는 분석력, 현장을 연결하는 협업력'을 강점으로, 포스코의 AI 모델 개발 직무에서 요구되는 핵심 자질과 부합한다고 생각합니다.
이를 통해 산업데이터에서 AI 모델이 실제.. |
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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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| 저의 강점은 두산전자의 AI 프로젝트에서 문제 해결과 성과 창출에 바로 적용할 수 있으며, 단점은 협업과 피드백 시스템을 적극 활용함으로써 보완하겠습니다.
왜 두산전자에서 AI 직무를 선택했습니까?
두산전자의 AI 직무에서 가장 중요하다고 생각하는 역량은 무엇입니까?
단기적으로는 두산전자에서 진행 중인 AI 프로젝트에 참여해 현장의 문제를 이해하고, 빠르게 성과를 내는 것입니다.
AI의 한계는.. |
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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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| 카카오엔터테인먼트의 IP(음악·웹툰·영상 등) 데이터 특성을 고려했을 때, AI 모델 설계 시 가장 주의해야 할 점은 무엇인가요?
이 경험을 바탕으로 카카오엔터테인먼트의 콘텐츠 AI 연구를 한 단계 발전시키고 싶습니다.
카카오엔터테인먼트의 방대한 데이터는 AI가 '사람이 좋아할 스토리의 구조'를 학습할 수 있는 실험실입니다.
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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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| 단기적으로는 AI 모델 개발과 데이터 분석 역량을 기반으로 국방ICT, UAM, 스마트 제조 등 한화시스템의 주요 프로젝트에 참여해 실질적인 성과를 내는 것입니다.
저의 강점은 첫째, 데이터 기반 문제 해결 능력, 둘째, AI 모델 최적화 경험, 셋째, 협업을 통한 기술 적용력입니다.
이러한 경험들은 제가 한화시스템 AI 엔지니어로서 단순히 기술적 역량을 보유한 것뿐만 아니라, 실제 문제를 해결하고 협업.. |
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| 저는 "데이터로 기계를 이해하고, 모델로 혁신을 예측하는 엔지니어"로 성장하기 위해 현대로템의 AI(ModelEngineer)직 무에 지원했습니다.
이 경험은 AI 모델 엔지니어로서 '데이터 이해력'이 기술보다 우선임을 깨닫게 했습니다.
AI(ModelE ngineer) 직무의 핵심 역량은 '데이터 전처리 및 분석능력', '모델 개발 및 최적화 역량', 그리고 '도메인 지식과의 융합력'입니다.
AI 모델은 입력 데이터의 품질.. |
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| AI 기술을 활용해 한화시스템/ICT가 경쟁우위를 가질 수 있는 분야는 어디라고 생각하나요?
AI 모델의 성능을 평가할 때 어떤 지표를 사용했나요?
한화시스템/ICT의 디지털 전환 핵심은 "데이터 기반의사결정체계 확립"입니다.
AI는 이를 가능하게 하는 핵심기술입니다.
한화시스템/ICT가 추진하는 'AI 기반 통합 지능 플랫폼'의 주역이 되는 것이 제 목표입니다.
AI 엔지니어는 학습하는 직업입니다.
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| 저는 인공지능과 데이터 분석 기술을 산업 현장에 적용하며 제조공정 효율성과 품질 향상을 경험한 것을 기반으로 포스코의 AI 모델 개발 직무에 지원하게 되었습니다.
이 전 직장에서 저는 제조설비의 센서 데이터를 활용하여 불량 예측과 공정 최적화를 위한 AI 모델을 개발한 경험이 있습니다.
또한 다양한 공정과 현장 특성을 고려한 AI 모델 적용 방법론을 개발하여, 기술적 성과뿐 아니라 실제 운영환.. |
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| 저의 가장 큰 강점은 'AI 시스템의 효율적 운영을 위한 데이터 엔지니어링 능력과 분석적 사고력'입니다.
이곳에서 제조설비의 로그 데이터를 분석해 장비가동률을 예측하는 AI 모델을 운영했습니다.
AI 기반 품질 예측 프로젝트를 수행했을 때, 팀 내에서는 데이터 분석과 모델 개발 간의 업무 불균형이 발생했습니다.
데이터 품질 향상을 통한 AI 시스템 효율 개선입니다.
특히 동진쎄미켐은 반도체 및 디.. |
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| 일본식 업무문화의 '정확한 문서화'와 '협업기반의 합의 과정'은 AI 프로젝트의 품질관리와 데이터 검증 단계에서 강력한 장점이 될 수 있습니다.
또한 일본 고객과 협업할 때는 단순히 기술적 결과보다 '과정에서의 신뢰'가 중요하다는 점을 인식하고 있습니다.
SKAX가 일본 시장에서 AI 기술을 확장하는 과정에서, 저는 이러한 문화적 이해를 기반으로 기술과 사람을 연결하는 교두보 역할을 하고 싶습니.. |
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