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구분야
저는 천체입자물리학과 우주론 중에서도 특히 WIMP 기반 암흑물질 탐색, 감마선 및 중성미자 관측을 활용한 간접 검출, 그리고 그와 관련된 이론 모델링에 관심이 많습니다. MSSM, Higgs portal, Z' 모델 등 다양한 암흑물질 이론을 실제 관측
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모델을 넘어선 혁신적이고 다양성을 수용하는 리더십이 필요하며, 지속적인 학습과 발전이 필요하다는 것을 배웠습니다. 실패와 어려움을 극복하며 성장하는 과정이 리더십의 일부라는 점을 이해하였습니다. 이러한 교훈은 제가 개인적인
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모델을 개발했습니다. 의료 영상 데이터 전처리부터 모델 학습과 평가까지 전 과정을 직접 수행하며 실무 역량을 기를 수 있었습니다. 이 프로젝트를 통해 대규모 데이터 처리와 딥러닝 모델 구축, 성능 최적화 등의 기술을 익힐 수 있었습니
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모델 효율성을 높이고 싶습니다. 중장기적으로는 멀티모달 AI 연구를 발전시켜, 텍스트·음악·영상·웹툰을 아우르는 통합적 콘텐츠 경험을 창출하고 싶습니다. 이를 통해 카카오엔터테인먼트가 글로벌 AI·콘텐츠 융합 선도 기업으로 도약하
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모델을 창출하고 경쟁력을 확보하는 것이 가능합니다. 이 과목에서는 파이썬을 이용하여 머신 러닝 알고리즘을 구현하고, 다양한 데이터 셋을 이용하여 모델링을 수행하는 방법을 배웠습니다. 또한, 딥 러닝과 강화학습 등 머신 러닝의 발전
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모델 성능뿐 아니라 신뢰성에 치명적인 영향을 미칩니다. 데이터 전처리와 편향 최소화를 통해 공정하고 신뢰받는 AI 모델을 만드는 것이 중요합니다.
6) 입사 후 본인이 기여할 수 있는 부분은 무엇입니까?
저는 데이터 분석 및 모델링 경험,
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모델 및 멀티모달 생성 모델을 기반으로, 유의미하고 검증 가능한 교육 콘텐츠를 자동 생성하는 시스템을 설계하고자 합니다.
● 관심 연구분야
생성형 언어모델, 교육용 인공지능, 강화학습을 통한 출력 제어, 콘텐츠 평가 알고리즘, 자연어
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모델 개발, 스마트 제조 시스템 설계 등이 포함될 수 있으며, 이를 통해 학문적 기여뿐 아니라 산업 현장에 직접 적용 가능한 실질적 연구 결과를 도출하고자 합니다.
연구 성과는 학술 대회 및 학술지 발표를 통해 국내외 연구자들과 공유하
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모델을 개발하는 것이 목적이었습니다.
하지만 이 프로젝트를 진행하면서 예상하지 못한 어려움을 겪게 되었습니다. 우선, 데이터의 부재로 인해 예측 모델 개발이 어려웠습니다. 또한, 예측 모델 개발 후에도 정확도가 낮아 장애 대응 시스
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모델링 작업 관련하여 본인이 수행한 부분에 대해 상세하고 구체적으로 기술해 주시기 바랍니다.
"SK C&C - Cloud Architecture Unit-쿠버네티스를 이용한 ML 개발 플랫폼 구축"
퍼블릭 클라우드 환경에서 Kubeflow를 활용하여 분석 모델을 효율적으로 개
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