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액션러닝의 기본 취지가 잘 반영되어 있다. 대부분은 프로그램들은 지속적으로 학습한 것들을 적용하고 참가자들에게 구체적인 과제와 그 노력의 결과에 대한 건설적인 피드백을 제공하고 있다. 현재 리더십 개발 시스템이라는 우산 속에서
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프로그램들을 분석해 각각의 설계 목적과 구성 의도를 정확히 파악하겠습니다. 이후 교육 결과물과 피드백을 비교하여 콘텐츠 개선 포인트를 제안하고, 실제 현장에서 활용할 수 있는 작은 실험(예: 질문카드, 액션러닝 보완도구)을 팀에 제
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유형분석 연구능력을 검증하는 문제 138
가. 면접 문제에 대한 답변의 간결성 138
나. 기출문제의 유형탐색 138
다. 기출문제유형패턴의 탐색과 답변 154
라. '오버스펙' 항상 좋은 것만은 아니다 155
? 대학원 왜 가야하나? 나 스스로에게 묻는
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러닝 91
데이터 분석 도구와 소프트웨어 91
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 94
? 기출문제의 유형분석 연구능력을 검정하는 문제 101
? 논문작성 연구보고서 작성능력 검증 기출문제 121
? 대학원 왜 가야하나?
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유형 160
다. 대학원 입시 영어면접. 인터뷰 173
라. 꼬리질문 사례와 답변 180
? 아동청소년학 대학원 입시준비를 위한 정보산책 181
가. 아동청소년학의 이모저모 181
나. 아동청소년학의 학문특성 182
다. 세부관련학과 182
라. 학과개요 183
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러닝을 활용한 개발 경험 등) (최대 500자 입력 가능)
저는 연구실 선배의 연구를 도우며 머신러닝 프로그램을 설계한 경험을 가지고 있습니다. 제가 참가한 연구는 Recurrent Neural Network (RNN)을 활용하여 programmable switch에서 즉각적으로 악의적인
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러닝을 활용한 개발 경험 등) (최대 500자 입력 가능)
저는 연구실 선배의 연구를 도우며 머신러닝 프로그램을 설계한 경험을 가지고 있습니다. 제가 참가한 연구는 Recurrent Neural Network (RNN)을 활용하여 programmable switch에서 즉각적으로 악의적인
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러닝 (Deep Learning) 관련 문제 22
기본 개념 22
심층 신경망 22
합성곱 신경망 (CNN) 23
순환 신경망 (RNN) 23
생성적 적대 신경망 (GAN) 24
? 강화학습 (Reinforcement Learning) 관련 문제 24
기본 개념 25
정책과 가치 기반 방법 25
심층 강화학습 26
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프로그램을 기획했습니다. 현업의 교육 프로그램 개발 단계에 따라 수강생 선정 기준부터 신뢰도 높은 교육 효과성 평가를 선정하기까지의 과정을 경험할 수 있었습니다. ‘이러닝개발’ 수업에서는, 22명의 실제 카페 파트 타이머 대상 요구
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러닝 86
수리 모델링 87
추가 문제 88
? 통계학 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 89
기초 이론과 개념: 89
회귀 분석 및 모델링: 89
가설 검정과 추론: 90
데이터 분석 및 시각화: 91
빅데이터와 기계 학습: 91
실험 계획법 92
비모수 통계 9
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