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존의 코드 분석 도구들과 달리, 학습 기반의 평가 모델을 통해 코드의 오류, 보안 취약점, 성능 문제를 조기에 탐지하고 자동 수정 제안을 제공하는 시스템을 목표로 삼고 있습니다.
3) 세 번째로는 이러한 기술을 실제 소프트웨어 개발 환경에
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데 강점이 있습니다. Jetson Nano 환경에서 Multi-Tasking 기법을 활용, 실시간으로 입력되는 영상 데이터를 학습하여 얼굴 인식 모델을 현장에서 즉시 갱신하는 프로젝트를 성공시킨 경험이 있습니다. 단순히 모델을 경량화하는 것을 넘어, TensorRT, O
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시 시스템화하는 것이 중요하다고 생각합니다.
6. 비즈니스모델이 독특하지 않지만 팀이 뛰어난 경우, 투자하겠습니까?
예, 저는 충분히 가능하다고 생각합니다. 초기 스타트업은 피벗이 많기에 비즈니스모델보다도 ‘이 팀이 빠르게 학습하
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분야는 무엇인가요?
최근에는 클라우드 보안과 인공지능 기반 데이터 분석에 관심이 많습니다. AWS 기반 강의를 수강하며 보안 아키텍처 설계 방법을 학습했고, 머신러닝 모델을 활용한 의료 데이터 분석을 진행해보았습니다. 이러한 학습은
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학습하고, 이를 활용해 고객 세분화 모델과 이탈 예측 모델 개발에 기여하고 싶습니다. 특히 보험 이탈 고객의 패턴을 분석해 개인별 맞춤 케어 메시지를 제안하거나, 고위험 고객을 조기 발견해 건강 컨설팅 서비스를 연계하는 데이터 기반
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모델의 특성(비결정성, 데이터 편향 등)이 어떻게 충돌하거나 보완되는지 분석하고, 실질적인 개선 방향을 제안할 수 있도록 학습하고자 합니다.
중기적으로는 AI 모델의 해석 가능성과 테스트 자동화를 결합한 차세대 검증 도구를 기획해보
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모델을 다룰 수 있는 역량을 갖추고 싶다. 기계학습 기반의 예측 모델, 텍스트 마이닝, 비정형 데이터 분석과 같은 분야는 기술적 전문성과 함께 해석 능력까지 요구되기에, 보다 체계적인 연구와 훈련이 필요하다고 느낀다.
어떤 진로를 선택
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학습하고 현장 데이터를 기반으로 모델을 개선하고 싶습니다. 중기적으로는 다양한 해석 기법을 융합해 정확성을 높이고, 장기적으로는 KAI의 독자적인 M&S 플랫폼을 개발하는 데 기여하고 싶습니다. 제 목표는 KAI의 연구개발 역량을 세계적
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학습하여, 현장 적용 가능한 AI 모델을 설계하겠습니다. 단기적으로는 운전 효율 향상 5%, 에너지 사용량 절감 10%을 목표로 파일럿 프로젝트를 진행하겠습니다.
중기적으로는 각 장비별 최적 운전 알고리즘과 예측 유지보수 시스템을 개발하여
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학습을 바탕으로 학교도서관의 정보교육 모델을 체계화하는 연구에 참여하고, 논문으로 발표하는 것을 목표로 하고 있습니다. 1. 자기소개
2. 진학동기
3. 학습목표 및 계획
4. 기타 특기사항(지원분야, 경력, 연구활동, 수상경력 등)
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