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문제 173
? 오버스펙 183
? 데이터의 관리와 인공지능 185
가. 인공지능(AI) 185
나. 인공지능(AI)이 중요한 이유 186
다. 데이터 마이닝과 AI문제 187
? 일반상식 및 지식측정 문제 220
? 과학적 기본지식의 깊이를 검증하는 문제 243
? 논문과 연구
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기출문제
마지막으로 하고 싶은 말은?
자신의 특기를 설명해보라.
자신의 장단점을 말해보라.
성격의 단점은?
어려웠던 경험을 말해보라.
지원 직무에서 어떤 일을 하는지 아는가?
당사에 대해 아는 대로 말해보라.
아르바이트 경험을 말해보
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기출문제
마지막으로 하고 싶은 말?
입사하면 어떤 일을 하고 싶은가?
다른 회사는 어디 지원했는가?
자신의 취미를 소개해보라.
당사에 대해 아는대로 말해보라.
지방근무 가능한가?
해당직무를 선택한 이유는?
입사 후 포부를 말해보라.
자
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기출문제 30선 74
? 수학적 모델링 이론 최빈도 기출문제 30선 77
? 카오스와 동역학계 이론 최빈도 기출문제 30선 80
? 수리과학 주요 필기 기출문제 84
확률 및 통계 84
선형대수학 84
계산 방법 85
최적화 86
데이터 분석 및 머신러닝 86
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기출문제 33
기초 이론과 개념: 33
회귀 분석 및 모델링: 34
가설 검정과 추론: 34
데이터 분석 및 시각화: 35
빅데이터와 기계 학습: 36
실험 계획법 36
비모수 통계 37
빅데이터와 머신러닝 37
데이터 분석 도구와 소프트웨어 38
? 통계분석
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문제점에 대한 대학원 입시 기출문제 54
? 사회복지학 발전에 대한 지원자의 인식과 개선방법 58
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 59
1. 의사 결정에 필요한 데이터 분석: 61
2. 현상 이해와 예측: 61
3. 실험 설계와 해석: 61
4.
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문제 42
유전자 알고리즘 (Genetic Algorithms) 관련 문제 45
클라우드 컴퓨팅 및 분산 시스템 관련 문제 48
신경망 해석 가능성 및 설명 가능 인공지능 관련 문제 52
? 인공지능학 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 55
? 인공지능학 연구를 위한
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기출문제 79
가. 기초 이론과 개념: 82
나. 회귀 분석 및 모델링: 83
다. 가설 검정과 추론: 83
라. 데이터 분석 및 시각화: 84
마. 빅데이터와 기계 학습: 85
바. 실험 계획법 85
사. 비모수 통계 86
아. 빅데이터와 머신러닝 86
자. 데이터 분석
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기출문제 85
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 98
1. 의사 결정에 필요한 데이터 분석: 99
2. 현상 이해와 예측: 100
3. 실험 설계와 해석: 100
4. 오류와 불확실성 다루기: 100
5. 다양한 분야와의 융합: 100
6. 정보의 해석과 의사 소
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기출문제 30선 74
? 수학적 모델링 이론 최빈도 기출문제 30선 77
? 카오스와 동역학계 이론 최빈도 기출문제 30선 80
? 수리과학 주요 필기 기출문제 84
확률 및 통계 84
선형대수학 84
계산 방법 85
최적화 86
데이터 분석 및 머신러닝 86
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