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(검색결과 약 64,151개 중 58페이지)
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| 이 과정은 데이터와 모델 구조 간의 관계를 깊이이 해하게 해준 결정적 경험이었습니다.
앞으로 저는 HDC랩스에서 사람이 사는 공간을 더 정밀하게 읽어내는 AI 모델을 개발하고 싶습니다.
자신이 직접 설계한 모델 중 가장 복잡했던 구조는 어떤 것이었고, 어떻게 해결했나요?
앞으로 HDC랩스에서 어떤 모델을 개발해보고 싶나요?
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| 산업은행에서 AI를 어떤 방식으로 활용하고 싶으십니까?
산업은행은 전통적인 정책금융기관에 머무르지 않고, 산업을 이해하는 금융에 AI를 접목하려는 조직이라고 판단했습니다.
산업은행 AI 직무는 단순 개발자가 아니라, 현업이 신뢰하는 도구를 만드는 사람이어야 한다고 생각합니다.
특히 산업은행처럼 정책금융기관의 판단을 지원하는 AI라면 더더욱 그렇습니다.
저는 산업은행에서 그런 AI를 만드는 .. |
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| AI와 품질을 왜 함께 배워야 한다고 생각합니까
제 조현장에서 발생하는 품질 문제를 어떻게 접근하시겠습니까
품질관리에서 가장 중요하다고 생각하는 태도는 무엇입니까
제조 품질에서도 같은 원리가 적용된다고 생각합니다.
이런 역할은 화려해 보이지 않을 수 있지만, 제조품질 프로젝트에서는 매우 중요하다고 생각합니다.
제조 품질도 마찬가지라고 생각합니다.
이런 습관은 제조 품질 업무와 잘 맞는.. |
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| 저는 응용/서비스 AI 연구개발이란, 모델을 만드는 데서 끝내지 않고 서비스 제약과 운영지표 속에서 성능과 안정성을 동시에 증명하는 일이라고 정의합니다.
이를 통해 저는 운영환 경에서는 모델 성능보다 평가체계와 데이터 거버넌스가 더 중요하며, 모니터링과 지속학습이 필수라는 점을 배웠습니다.
서비스 적용 관점에 서는 API 형태로 모델을 서빙하고, 입력 검증, 개인정보 마스킹, 품질 모니터링을.. |
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| AI 및 데이터 분석 기술을 활용하여 금융기관 간 변제자 대위 리스크를 사전에 평가할 수 있는 시스템을 구축해야 한다.
비정형 데이터를 활용하는 AI 신용평가 모델은 개인정보보호 문제와 데이터 품질 문제를 야기할 수 있다.
AI 기반 신용평가와 기존 신용평가 모델의 병행 운영
AI 기반 리스크 관리, 데이터 보안 및 신용평가 모델의 투명성을 강화하는 것이 필수적입니다.
변제자 대위권을 행사하는 금.. |
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| 인공지능 연구에서 가장 중요한 역량은 무엇이라고 생각하나요?
최근 주목한 AI 연구 주제는 무엇입니까?
AI 연구는 개인의 역량도 중요하지만, 협업을 통해 시너지를 낼 수 있다는 점을 배운 경험이었습니다.
삼성전자의 AI 연구와 타 기업의 차별점을 어떻게 보나요?
AI 연구가 실패로 끝난다면 어떻게 책임지겠습니까?
본인이 제안한 AI 모델이 실제 적용에서 성능이 낮다면 어떻게 하시겠습니까?
장기적.. |
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| 입사 후에는 데이터 분석 및 AI 기반 솔루션을 활용하여 고객의 업무 프로세스를 개선하고, 최적의 IT시스템 도입을 지원하는 역할을 수행하고 싶습니다.
저는 입사 후, AI 기반의 데이터 분석 및 업무 자동화 솔루션을 연구하고, 기업의 프로세스를 혁신하는 IT 컨설팅을 수행하는 역할을 하고 싶습니다.
이러한 경험을 바탕으로 삼성SDS에서 기업 맞춤형 IT 컨설팅을 수행하며, 최적의 디지털 솔루션을 제.. |
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| 제가 만드는 영상의 방식 데이터에서 스토리로
제가 만드는 영상은 대체로 한 문장으로 시작합니다.
금융영상에서 흔한 실패는, 정보를 늘어놓다가 끝나는 것입니다.
AI를 통해 초안을 빠르게 만들 수 있지만, 금융 영상의 문장은 과장과 단정이 위험합니다.
인포맥스 같은 신뢰 기반 조직에서 영상 제작은 결국 리스크 관리입니다.
이 경험은 인포맥스 영상제작에도 그대로 연결됩니다.
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| 얼굴 인식 또는 지문인식 같은 바이오인식 모델을 만들 때, 데이터 설계에서 가장 먼저 결정해야 하는 3가지는 무엇인가요?
바이오인식 모델의 데이터 설계에서 가장 먼저 결정해야 하는 3가지는 무엇인가요?
답변 : 첫째 타깃시나리오 정의입니다.
데이터, 파이프라인, 운영입니다.
답변 : 핵심 리스크는 공격이 진화한다는 점입니다.
동시에 로그와 샘플을 기반으로 원인을 데이터, 전처리, 모델, 운영정.. |
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| 이 경험을 통해 저는 결과만큼 과정과 합의, 기록을 중시하는 일 본의 업무문화를 이해할 수 있었습니다.
저는 일본어를 단순한 언어능력이 아니라, 일본의 문화와 업무방식을 이해하는 도구로 활용할 수 있다고 생각합니다.
교환학생 시절 일본 수업에서 합의를 중시하는 과정을 경험하면서, 프로젝트를 진행할 때 상대의 의견을 존중하며 조율하는 태도의 중요성을 배웠습니다.
저는 언어와 문화적 경험을.. |
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| 의료 헬스케어 분야에서 AI를 적용할 때 가장 중요하게 고려해야 할 점은 무엇이라고 생각합니까
저는 AI를 통해 사람을 더 오래 화면 앞에 붙잡는 기술보다, 더 나은 시야 경험과 더 안전하고 정교한 헬스케어의사 결정을 가능하게 만드는 기술을 만들고 싶습니다.
Vis ionCare 분야에서도 실제 임상적 의미나 사용자 경험과 연결되는 기준 정의가 중요할 것이라고 생각하며, 저는 이러한 태도로 기여하고 .. |
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| 저는 데이터가 사람의 생명을 바꾸는 시대에, 의료 데이터를 가장 인간적인 방식으로 다루는 연구기관이 차의학연구원이라고 생각합니다.
대학원에서는 인공지능과 의료 데이터의 접목을 본격적으로 연구했습니다.
차의학연구원의 AI-Data엔지니어는 단순히 기술을 적용하는 역할이 아니라, 의료 데이터를 통해 생명과학의 새로운 가능성을 여는 역할이라고 생각합니다.
대학원 시절부터 생체 데이터 분석과.. |
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| 모비 데이즈에서 AI·AX 인턴으로 가장 먼저 해결하고 싶은 문제는 무엇이며, 왜 그 문제입니까?
모비데이즈의 AI·AX 인턴으로서도 같은 방식으로, 현업이 체감하는 시간과 품질을 먼저 바꾸는 실행을 하겠습니다.
성과는 두 가지입니다.
데이터의 불완전성입니다.
해결은 모델전에 데이터 품질체계를 먼저 세우는 것입니다.
해결은 설명 가능한 산출물과 운영 리듬입니다.
결과를 믿기 어려운 경우입니다.
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| 또한, 프로젝트를 통해 AI 모델을 개발하고 클라우드 환경에서 서비스화하는 과정을 경험하며, 삼성SDS가 수행하는 스마트팩토리, AI 기반 데이터 분석 솔루션 등과 같은 혁신기술에 기여하고 싶다는 목표를 가지게 되었습니다.
저는 삼성SDS에서 이러한 AI 및 데이터 보안 기술을 연구하고, 기업의 디지털 트랜스포메이션을 보다
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| 제가 서울경제진흥원 청년취업사관학교 양천캠퍼스 AI융합 2기 교육생과정에 지원한 이유는 AI를 단순히 새로운 기술로 배우는 데서 그치지 않고, 실제 산업과 업무 문제를 해결하는 도구로 활용할 수 있는 사람으로 성장하고 싶기 때문입니다.
예를 들어 데이터 분석을 통해 고객행동을 파악하거나, 생성형 AI를 활용해 업무 자동화도구를 만들거나, 서비스 기획과정에서 사용자의 문제를 정의하고 AI 기능.. |
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