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(검색결과 약 24,776개 중 3페이지)
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| 그 중심에서 소프트웨어 개발자는 AI 모델의 성능을 극대화하고, 실시간 공정데이터에 연동되는 시스템을 설계하는 핵심 역할을 맡습니다.
저는 특히 고속/대용량의 시계열 데이터를 효율적으로 처리하고, 모델이 운영환경에서도 안정적으로 학습하고 추론할 수 있도록 최적화하는 백엔드 기반 시스템 개발에 기여하 고 싶습니다.
단순히 '모델'만이 아니라, 데이터 흐름 전체를 설계하고 최적화하는 것이 A.. |
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모델, 데이터, ai, 개발, 기반, 설계, 공정, 시스템, 최적화, 개발자, 활용, 싶다, 이다, 반도체, 역할, 구조, 운영, 화하다, 생각, 학습 |
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| AI와 신호 설계를 융합하는 과정에서 가장 어려웠던 문제와 그 해결 방법은 무엇이었나요?
딥러닝 기반 신호복원 프로젝트 당시, 가장 큰 문제는 '데이터 셋 불균형'이었습니다.
이상적인 시스템 설계 엔지니어는 '구조를 생각하는 사람'이라고 생각합니다.
노이즈 환경에서 음성 신호를 복원하는 프로젝트였는데, 기존의 필터링 방식과 딥러닝 기반 모델 간의 성능 차이를 비교 분석했습니다.
특히 삼성전.. |
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| 대학 시절 머신러닝 수업의 프로젝트로는 실제 중소기업의 구매 이력 데이터를 활용해 발주 시점과 수량을 예측하는 모델을 개발하였으며, 이는 구매 정확도 향상과 창고 재고 비용 절감의 효과를 도출했습니다.
입사 후에는 현대로템의 ERP 및 구매/재경 데이터에 AI 기반 분석과 예측 모델을 도입해 구매단가 예측, 납기 지연 예측, 비용이상 감지 등의 시스템 고도화를 추진하고 싶습니다.
현대로템의 어.. |
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| 석사과정에서는 최신 딥러닝 모델 구조와 학습방법을 체계적으로 연구하며, 실제 대규모 데이터 셋을 활용해 성능을 검증하는 경험을 쌓겠습니다.
데이터 전처리, 모델 학습, 배포까지 전 과정에 참여하며 실무능력을 키우고, 타 부서와 협력해 AI 기술이 실제 서비스에 원활히 적용될 수 있도록 지원하겠습니다.
프로젝트는 텍스트와 이미지 데이터를 동시에 처리하는 멀티모달 AI 모델을 개발하는 것이 목.. |
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데이터, 모델, 러닝, ai, 기술, 경험, 프로젝트, kt, 연구, 딥, 처리, 학습, 문제, 해결, 개발, 통해, 대규모, 분야, 다양하다, 활용 |
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| 석사과정에서는 최신 딥러닝 모델 구조와 학습방법을 체계적으로 연구하며, 실제 대규모 데이터 셋을 활용해 성능을 검증하는 경험을 쌓겠습니다.
데이터 전처리, 모델 학습, 배포까지 전 과정에 참여하며 실무능력을 키우고, 타 부서와 협력해 AI 기술이 실제 서비스에 원활히 적용될 수 있도록 지원하겠습니다.
프로젝트는 텍스트와 이미지 데이터를 동시에 처리하는 멀티모달 AI 모델을 개발하는 것이 목.. |
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| 서울경제진흥원 AI 기반 데이터 분석가 양성과정자기소개서 지원서와 면접자료
교육수료 후의 가장 구체적인 계획은, 데이터 분석 직무로의 전직과 AI 기반의 사회문제 해결 프로젝트에 참여하는 것입니다.
왜 AI 기반 데이터 분석에 도전하게 되었나요?
인문·사회기반 기획능력 위에 데이터 분석 기술을 더해, 기술과 사람이 결합된 문제 해결형 인재로 성장하는 데 필요한 출발점이라 생각합니다.
특히, A.. |
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| 저는 AI 기술이 우리 사회의 다양한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것이라 믿고 있습니다.
데이터 전처리에서부터 모델 튜닝, 결과 해석까지 전 과정을 반복하며 점차 학습 속도가 빨라지고 문제 해결 능력이 향상되었습니다.
부스트 캠프에서도 이와 같은 학습 태도와 경험을 살려 적극적으로 문제를 해결하고 팀원들과 협력하는데 최선을 다하겠습니다.
특히 딥러닝과 자연어 처리 분야에서 실제로.. |
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| 저는 AI 기술이 우리 사회의 다양한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것이라 믿고 있습니다.
데이터 전처리에서부터 모델 튜닝, 결과 해석까지 전 과정을 반복하며 점차 학습 속도가 빨라지고 문제 해결 능력이 향상되었습니다.
부스트 캠프에서도 이와 같은 학습 태도와 경험을 살려 적극적으로 문제를 해결하고 팀원들과 협력하는데 최선을 다하겠습니다.
특히 딥러닝과 자연어 처리 분야에서 실제로.. |
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| 특히 AI와 데이터 분석 기반의 컨설팅 역량을 강화하고 있는 KMAC의 방향성과 제 경력, 관심 분야가 밀접히 맞닿아 있습니다.
디지털/AI 직무에서 가장 핵심적인 역량은 첫째, 기술이 해 기반의 문제 해결력, 둘째, 데이터를 통한 비즈니스 통찰력, 셋째, 이해관계자와의 커뮤니케이션 역량이라고 생각합니다.
예측 모델과 추천시스템, 자연어 처리 기반 챗봇 프로젝트에 참여하며 기술을 단순히 아는 수준.. |
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| 김재철 AI 대학원에 지원하는 이유는 최근 급격히 발전 중인 멀티모달 학습 분야에서 한국어 및 동아시아권 문화데이터 셋에 특화된 기초연구를 수행하고 싶기 때문이다.
따라서 나의 연구 목표는 "한국어 기반 멀티모달 대규모 언어 모델 개발 및 평가환경 구축"이라고 정의할 수 있다.
김재철 AI 대학원은 텍스트·이미지·음성 등 서로 다른 형태의 정보를 통합해 인간 수준의 이해력을 증진할 수 있는 멀.. |
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| 김재철 AI 대학원에 지원하는 이유는 최근 급격히 발전 중인 멀티모달 학습 분야에서 한국어 및 동아시아권 문화데이터 셋에 특화된 기초연구를 수행하고 싶기 때문이다.
따라서 나의 연구 목표는 "한국어 기반 멀티모달 대규모 언어 모델 개발 및 평가환경 구축"이라고 정의할 수 있다.
김재철 AI 대학원은 텍스트·이미지·음성 등 서로 다른 형태의 정보를 통합해 인간 수준의 이해력을 증진할 수 있는 멀.. |
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| 저는 생성형 AI와 딥러닝 모델을 연구하고 개발한 경험을 바탕으로 해당 직무에 적합한 역량을 갖추었다고 생각합니다.
딥러닝 모델 개발 경험을 보유하고 있습니다.
이러한 경험을 바탕으로 현대모비스에서 딥러닝과 생성형 AI 기술을 활용하여 자율주행, 차량 내 인공지능 시스템, 인포테인먼트 기술을 발전시키는 데 기여하고 싶습니다.
딥러닝 모델을 개발하던 중 데이터 부족 문제로 인해 학습 성능이 .. |
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| 두산에너빌리티[데이터 분석 기반 AI 모델 개발] 자기소개서와 면접
저는 이러한 시점에서 AI와 데이터 분석 기반의 기술을 접목해 새로운 가치를 창출하는 업무에 깊은 관심을 갖고 두산에너빌리티에 지원하게 되었습니다.
특히 두산에너빌리티가 추진하고 있는 발전설비 예지 보전(PredictiveMaintenance), 플랜트 운영 효율화, 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 등은 데이터 분석과 AI 기술이 실질적으로 적.. |
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| AI 기술을 활용하여 해결한 문제 및 프로젝트 경험
저는 AI 기술을 활용하여 소셜미디어 데이터 분석을 기반으로 한 감성 분석 시스템을 개발한 경험이 있습니다.
AI 기술을 활용한 문제 해결 경험을 통해, KT에서 AI 기반 서비스 개발 및 자동화 시스템 구축에 기여할 수 있는 역량을 갖추게 되었습니다.
저는 SW 개발자로서 최신 기술을 활용하여 KT의 AI 및 데이터 기반 서비스 개발에 기여하고, 고객 중.. |
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| 이러한 경험을 바탕으로, 저는 SamsungResearch에서 온 디바이스 AI, 클라우드 AI, 보안 SW 등의 연구개발을 수행하며, 차세대 SW 기술 혁신을 주도하는 개발자로 성장하고 싶습니다.
이를 통해 대규모 데이터 처리 및 AI 연산 최적화 기술을 연구하며, 실질적인 SW 개발 경험을 쌓았습니다.
이러한 경험을 바탕으로, 저는 SamsungResearch에서 온 디바이스 AI, 클라우드 AI 최적화, 보안 SW 개발을 수행하.. |
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