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학습·적응형 AI 기술을 상용화하는 것이 목표입니다.
7) 해당 분야에서 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해 필요한 역량은 무엇이라고 생각합니까?
최신 AI 연구 트렌드 이해, 산업 데이터 처리 역량, 국제 표준화 참여 경험이 필요합니다. 이를 기반
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모델을 개발하면, 환자 개개인의 유전적 특성을 고려한 맞춤형 치료 전략을 수립할 수 있습니다.
포항공과대학교 시스템생명공학과의 우수한 연구 인프라와 교수진의 지도하에서 본 연구를 수행한다면, 생명공학 및 의료 기술의 발전에 실질
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학습을 통해 회계 지식은 물론 향후 귀사의 전산적인 관리와 경영을 할 수 있게끔 하는 경영지식을 쌓도록 하겠습니다. 입사 10년 후에는 냉철하고 정확한 회계 전문가이자 한편으로 부하를 아끼고, 위론 상급자를 충성심 있게 보좌하는 정 많
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모델을 개발하는 AI Engineer가 아니라, AI를 무기체계와 철도 시스템에 실제로 적용해 가치를 창출하는 엔지니어으로 성장하고 싶습니다. 나아가 예지보전, 자율주행, 전장 데이터 분석 등 AI 기반 미래 기술을 주도하는 글로벌 전문가가 되고 싶
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기반의 박물관 운영 혁신온라인 콘텐츠, 메타버스 전시 등을 통해 관람객의 접근성을 높이고, 디지털 환경에 부합하는 새로운 박물관 운영 모델을 제시할 수 있습니다. 1. 직무 이해
2. 직무 목표
3. 추진 전략
4. 수행 계획
5. 기대
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기반 필터링을 도입해 모델 안정성을 높였습니다.
4) 제조 DX 분야에서 향후 어떤 기술 트렌드가 중요해질 것이라고 보나요?
멀티모달 AI와 연합학습(Federated Learning)이 중요하다고 봅니다. 제조 현장은 다양한 센서, 영상, 로그 데이터를 동시에
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기반 생산 공정 개선 등 새로운 기술들이 빠르게 도입되었고, 이에 대한 적극적인 수용과 학습이 필요하다는 것을 실감했습니다. 저는 이러한 변화에 발맞추어, 산업자동화, IoT, AI 기술을 활용한 스마트 제조에 대해 심도 깊은 학습을 진행했
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기반 기업의 지속 성장을 지원하기 위해 기술보증기금이 나아가야할 방향에 대해 아래 질문에 따라 구체적으로 작성해주십시오.
1) 지원한 직무와 관련하여 현재 기술보증기금이 직면한 대내외 환경을 고려할 때, 기술보증기금이 중점적으
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모델 경량화 프로젝트를 수행했고, 특히 온디바이스 환경 최적화에 강점을 쌓아왔습니다. CATIA나 하드웨어 설계 경험은 부족하지만, TensorFlow, PyTorch 기반 모델링과 데이터 전처리, 경량화 기술을 활용해 실제 모바일 환경에서 성능과 효율을
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교육봉사활동을 계속하고 있는 가운데 가장 안타까운 점은 보육시설의 아이들의 학습 의욕이 많이 떨어져 있고 그것이 학습에 있어 문제해결 능력에도 영향을 미치고 있다는 것입니다. 그래서 저는 매주 아이들을 만날 때마다 학습을 통해
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