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소개글

이 자료는 서울대학교 인공지능학 대학원 입학 기출문제의 유형분석 및 패턴탐색과 답변 대응을 위한 연구, 핵심문제 및 전공 문제와 여러 대학원에서 출제되었던 공통상식면접문제 및 면접자료 등 대학원 입학시험에 필요한 입시문제, 논술시험문제 및 자료를 포함하고 있습니다. 또 석박사 과정에 필요한 논술이나 전공과목에 걸맞는 연구계획서 작성방법, 지원동기 작성방법, 자기소개서나 지원동기를 성공적으로 작성하기 위한 성공패턴들이 어떤 핵심주제가 있나 자기소개서에 담으면 절대 안되는 문구나 문장 등 의 내용으로 필히 보셔야 할 내용들이 있습니다. 시험문제는 출제자들(주로 교수님들)이 이러한 문제 내용을 활용하여 혹은 약간씩 변형하여 이들 문제를 참고삼아 출제하고 있는 경우가 많아 드립니다. 대부분 시험를 준비하시는 입시 지원자님들은 여기에 나오는 문제를 접하기에 쉽지 않고 많은 시간을 들여야 구할 수 있는 자료도 많습니다. 구매하신 자료는 시중에 나와 있는 자료나 시험자료를 종합하고 분석하여 전제하였거나 어렵게 여러 경로를 통하여 구한 자료들로 구성되어 있습니다. 답변의 일부는 학술저널(Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR), IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Artificial Intelligence Review, Neural Computation, Expert Systems with Applications, Knowledge-Based Systems
Journal of Machine Learning Research (JMLR), Pattern Recognition, Computational Intelligence, Journal of Intelligent Information Systems (JIIS), IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking (IEEE TCCN), International Journal of Information Management (IJIM), Future Generation Computer Systems (Elsevier), Journal of Systems and Software (Elsevier), IEEE Transactions on Big Data (IEEE TBD),Journal of Information Technology) 등을 번역하여 나름대로 합리적인 정답을 구성하려 노력하였습니다. 이러한 자료의 구성은 적어도 타당성을 가진 자료라고 생각하고 채점자만이 아는 답변이나 내용은 채점자의 마음속에 있는 생각이며 생각과 철학에 따라 다를 수 있으나 보편적으로 학계에서 공인된 이론으로 손색이 없어 입학후 연구보고서나 논문을 작성하실 때 활용하셔도 좋습니다. 더 필요한 자료가 있으면 고객센터를 통하여 문의하시면 됩니다. 제아이디의 자료는 수만개나 판매되었으며 구매자님들이 작성하신 댓글과 평가점수의 95 %가 A+ 혹은 A를 받는 후하고 좋은 추천 댓글이 있습니다. 어느 자료를 구매하시든, 구매하기전 저의 자료는 물론 다른 분들의 자료도 판매자 정보(평균점수, 판매량 등 객관적 사실)도 잘 읽어보고 구매자 평가도 관찰한후 구매하시면 좋습니다. 아래 구매자님들의 구매 평가와 글은 구매하시는 분의 구매 의사결정에 매우 좋은 자료가 되니 꼭 읽어 보시고 참고하시면 합니다. 구매 후 궁금한 점이나 더 필요한 자료는 무료로 제공 드리니 자세한 내용을 해피캠퍼스 문의 사항 메뉴에서 문의하시면 됩니다.

목차

<제목 차례>
 지원자는 왜 인공지능학을 연구하려하나? 1500단어10
 인공지능학을 연구개발하는 당위성11
1. 인공지능학의 정의와 목적11
2. 인공지능학의 필요성12
3. 인공지능학의 장점13
4. 인공지능학의 도전과 과제14
결론15
 인공지능학 관련 주요 학술 이론 관련 문제 500문 16
딥러닝 (Deep Learning) 관련 문제16
강화학습 (Reinforcement Learning) 관련 문제19
자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP) 관련 문제22
빅데이터 분석 (Big Data Analytics) 관련 문제25
컴퓨터 비전 (Computer Vision) 관련 문제27
의사결정 시스템 (Decision Support Systems) 관련 문제30
인터넷 of Things (IoT) 및 센서 네트워크 관련 문제33
유전자 알고리즘 (Genetic Algorithms) 관련 문제36
클라우드 컴퓨팅 및 분산 시스템 관련 문제40
신경망 해석 가능성 및 설명 가능 인공지능 관련 문제43
 인공지능학 학술이론에 대한 지식검증 기출문제47
 인공지능학 연구를 위한 주요 논문주제53
 과학기술실문전공에 대한 최근 연구동향 인식 검증 기출문제60
 인공지능학 발전에 기여한 유명학자 학술이론 인식검증 기출문제70
 인공지능학 발전에 기여한 유명학자 학술이론 인식 기출문제77
 인공지능학에 대한 자주출제되는 학술영어용어 82
 입시지원자가 보는 인공지능학 연구 문제점92
 면접시험에 자주 출제된 최빈도 출제 기초과학이론 기출문제94
 관심있는 전공관련 유명 이론 몇개만 선택하여 설명해 보세요108
 인공지능학 대학원 입시 영어구사능력을 검증하는 문제 111
 인공지능학 학술이론을 발전시킨 연구결과를 설명해 보세요 117
 인공지능학의 활용의 문제점에 대한 지원자 견해119
 인공지능학 연구개발발전에 대한 지원자의 방법론122
 홍길동의 서울대학교 인공지능학 대학원 입시 자기소개서128
 서울대학교 인공지능학 대학원 입시준비 연구계획서 130
 인공지능학 대학원 입시지원 영문자기소개서 134
 학위과정 입시지원자 인공지능학분야 연구능력검증 기출면접문제138
 논문작성 연구보고서 작성능력 검증 기출문제145
 인공지능학 학습계획서-학업계획서153
 기본적인 논문구성 능력을 검증하는 문제157
 전공분야 지식의 깊이를 검증하는 문제180
가. 핵심문제의 분석과 대응요령180
나. 답변의 대응방법245
 면접에 필요한 중요한 준비과정과 내용245
가. 기본이 중요한 이유245
나. 제가 듣고 싶은 이야기는...247
다. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘학습 경험’248
라. 면접을 보는 교수님이나 전공 교수님 생각의 중요성249
마. 면접문제 대응이 정확하고 간결해야 하는 이유251
 전공계열별 논술주제 키워드251
가. 인문계열 대학원 논술 문항 키워드 252
다. 사회과학계열 대학원 논술 문항 키워드 252
라. 자연계열 대학원 논술 문항 키워드 252
마. 공통적으로 많이 나타나는 대학원 논술 문항 키워드 253
 오버스펙253
 연구보고서 작성능력을 검증하는 문제255
 일반적인 전공관련 상식을 검증하는 문제271
가. 공통문제272
나. 통계능력을 검증하는 문제299
 입학시의 추천서의 중요성 333
가. 추천서의 의미333
나. 좋은 추천서333
다. 지도교수가 쓴 추천서 견본 334
라. 서울대학교 지도교수 추천서 견본334
마. 지원 대학원에 보낼(지도교수에게 부탁하는) 추천서336
바. 교직원 임용 추천서 337
 자소서 입력 항목 분석337
 연구계획서 339
가. 요약서(예시)339
나. 연구추진 계획341
다. 추진전략341
라. 추진일정342
 면접과 지원자 선발에 합격 불합격을 가르는 패턴인식343
가. 정직이 최선의 무기343
나. 면접전형은 어떻게 진행되는가? 344
다. 면접할 때 마이너스가 되는 단어가 있는지? 344
라. 블라인드 면접, 정말 전혀 모르고 면접이 진행되는가? 344
마. 외모가 면접에 영향이 있지 않나? 345
바. “본인의 역량 개발, 게을리 하지 말라”345
 면접관과 면접 불합격의 특성346
가. 호감을 줄 만한 답변, 불합격되기 좋은 면접 346
나. 면접 합격과 불합격의 큰 차이347
다. 면접 합격과 불합격의 공통적인 성향 347
라. 모르는 것에 대한 답변태도 348
마. 면접시 불합격 요소를 찾나? 합격 요소를 찾나? 348
바. 수험생에게 꼭 명심해야 할일은?348
 대학원 진학에 대한 고민349
 AI 면접 실전 진행과 분석, 평가방법351
 지원대학과 소통의 중요성354
 연구팀과 조화 능력을 검증하는 문제355
 "이런 면접이라면"359
 자기소개서 작성성공패턴과 독소조항360
가. 보편적인 양식과 일반원칙 361
나. 절대 조심해야 할 자소서의 독소 조항361
다. 자소서 작성의 키워드, [핵심]에 집중하라 362
라. 진부한 표현은 이제 그만 363
마. 자소서 작성의 핵심내용과 성공패턴363
바. 지원 동기의 작성요령 364
사. 성장과정의 작성요령365
아. 장단점의 작성요령366
자. 성공실패 사례의 작성요령367
차. 역량 표현의 작성요령368
카. 위기대응이나 순발력/ 임기응변의 작성요령368
타. 인화/조화/협력 경험의 작성요령369
파. 반드시 지켜야할 작성 내용 370
하. 자소서 작성 단계별 주제371
 인공지능연구의 주요 연구 내용371
가. 인공지능학 대학원 주요수업 진행 내용372
나. 인공지능을 성공으로 이끄는 3가지 조건372
다. 인공지능(AI)의 역사373
라. 인공지능(AI)이 중요한 이유373
마. 단기적 AI개발 연구분야375
바. 대학원 졸업후 진로379

<표 차례>
[표 1] 면접 잘보는 8가지 주요 tip 246
[표 2] 핵심! 핵심, 아래 문제들은 반드시 풀고 가야 통과271
[표 3] 지도교수 추천서334
[표 4] 지도교수 추천서 세부기재내용 335
[표 5] 수행 목표 341
[표 6] 세부과제 341
[표 7] 추진일정342
[표 8] 공무원( 공직자) 선발 면접에 중요한 면접 포인트343

<그림 차례>
그림 1 구매하신분들의 구매평가 글 2
그림 2 네커큐브, 착시현상207
그림 3 오버 스펙 지원자 꺼리는 기업들 설문조사254
그림 4 생산성이 높은 시스템 구축 방법론265
그림 5 ict를 기반 산업간 융합270
그림 6 공학교육의 인증효과286
그림 7 반도체 공정290
그림 8 AI분석가를 위한 개발영역292
그림 9 로봇시스템 과정이수후 진출분야292
그림 10 나노기술 주요연구주제293
그림 11 지능형 로봇 기술295
그림 12 홈 iot 서비스 구성도298
그림 13 블록체인 작동원리299
그림 14 블록체인을 통한 거래 프로세스301
그림 15 4차산업 혁명의 현재와 미래302
그림 16 4차산업혁명과 산업의 변화304
그림 17 융합의 사례309
그림 18 디지털 컨버전스 구성도309
그림 19 디지털 융합의 패러다임 확장의 개념310
그림 20 디지털 세상의 생명과학을 활용한 컨버전스311
그림 21 4차 산업혁명과 관련된 테마314
그림 22 ICT를 기반으로 하는 산업간 융합316
그림 23 산업혁신성장을 통한 통제 활력 회복을 위한과제317
그림 24 322
그림 25 323
그림 26 323
그림 27 323
그림 28 323
그림 29 323
그림 30 323
그림 31 324
그림 32 324
그림 33 324
그림 34 324
그림 35 324
그림 36 324
그림 37 325
그림 38 325
그림 39 325
그림 40 325
그림 41 국가별 4차산업혁명 기반산업 기술수준 평가326
그림 42 정보통신연구개발인력330
그림 43 한국 정보통신산업 생산/수출 증감율추이333
그림 44 인공지능 주요 연구 진행 내용372
그림 45 추천의 글 견본 1 380
그림 46 추천의 글 견본 2381
그림 47 추천의 글 견본 3381

본문내용

딥러닝 (Deep Learning) 관련 문제
- 인공신경망을 기반으로 한 기계학습의 한 분야로, 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 응용 분야에서 높은 성능을 연구하려는 지원자의 학습능력을 검증하는 문제

기본 개념
1. 딥러닝과 머신러닝의 차이점은 무엇인가?
2. 신경망의 기본 구조를 설명하시오.
3. 퍼셉트론이란 무엇이며, 어떻게 동작하는가?
4. 활성화 함수의 역할과 종류를 설명하시오.
5. 손실 함수(loss function)란 무엇인가?
6. 역전파 알고리즘(backpropagation)을 설명하시오.
7. 과적합(overfitting)과 과소적합(underfitting)이란 무엇인가?
8. 학습률(learning rate)의 역할과 중요성에 대해 설명하시오.
9. 드롭아웃(dropout) 기법이란 무엇이며, 왜 사용하는가?
10. 배치 정규화(batch normalization)의 원리와 효과를 설명하시오.

심층 신경망
11. 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron, MLP)이란 무엇인가?
12. 심층 신경망(deep neural network)이란 무엇이며, 얕은 신경망과의 차이점은 무엇인가?
13. 활성화 함수로 ReLU를 사용하는 이유는 무엇인가?
14. 가중치 초기화의 중요성과 방법을 설명하시오.
15. 전이 학습(transfer learning)이란 무엇인가?
16. 신경망에서 사용되는 정규화 기법들에 대해 설명하시오.
17. 드롭아웃과 배치 정규화를 비교하시오.
18. 하이퍼파라미터 최적화란 무엇이며, 어떻게 수행되는가?
19. 미니배치(mini-batch)의 개념과 이점을 설명하시오.
20. 심층 신경망의 학습을 가속화하는 기법들을 나열하시오.

합성곱 신경망 (CNN)
21. 합성곱 신경망(CNN)의 기본 구조와 원리를 설명하시오.
22. CNN에서 필터(filter)와 커널(kernel)의 역할은 무엇인가?
23. 풀링(pooling) 층의 역할과 종류를 설명하시오.