인공지능 대학원 준비 A-Z: 스펙 정리에서 컨택, 서류, 면접까지

인공지능(AI) 대학원은 어떻게 준비하는 걸까요? 🤔

인공지능 대학원 준비는 불확실성을 수반하는 긴 과정입니다.

준비할 것은 많지만 내가 제대로 하고 있는지 알 수 없습니다. "이대로 하면 합격할 수 있을까...?" 하는 고민으로 공부/일에 집중하기 어려워지는 경험을 하시는 분들도 있습니다. 이 기간이 짧게는 몇개월, 길게는 1년까지 이어집니다. 어떻게 하면 이 기간을 잘 보낼 수 있을까요? 이 기간을 잘 보내 "대학원 합격"이라는 결과를 쟁취할 수 있을까요?

위 질문에 대한 '합격자의 대답'은 이 강의에 녹아있습니다.

연구실 Contact부터, 서류평가, 면접평가 전 과정에 대해 대비하는 방법을 같이 알려드립니다. 제 대학원 준비 경험, 또 주변 대학원 합격자들의 경험을 분석하였습니다. 수강자분들이 느끼실 불확실성을 줄여 드리겠습니다.

강의의 특징은 다음과 같습니다.

💪 강의는 '실천적인 방법'으로 구성했습니다.

어렵기만 하고 실천하기 어려운 방법은 다 제거하였습니다. 간단하지만 합격 확률을 높일 수 있는, 실천하기 쉬운 방법을 담았습니다.

📚 강의는 핵심적인 '입시 자료'를 포함합니다.

• 컨택 메일 형식

• 자기소개서 예시

• CV 형식

• 면접/면담 질문 100선

• 추천서 초안

• 면접 대비 사전 정보

이는 타사이트에서 따로 구매하셔야 할 자료들일 것입니다. 혹은 구매하지 않으셔도 되지만, 믿을만한 자료인지 알기 어려운 자료일 것입니다. 믿을만한 출처의 자료를 한번에 받아가실 수 있게 준비했습니다!

면접/면담 질문 100선에 대해 더 자세히 말씀드려 보겠습니다.

면접/면담 질문 100선 예시 질문

선형대수학

🧱 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)에 대해 설명해보세요.

🧱 PCA(Principal Component Analysis)에 대해 수학적으로 설명해보세요.

확률과 통계

🧱 중심극한정리에 대해 설명해보세요. 🧱 베이지안 정리에 대해 설명하고 수식으로 나타내 보세요.

머신러닝

🧱 Overfitting이란 무엇이며 어떻게 해결할 수 있나요? 🧱 SVM에서 마진(margin)이 높으면 왜 좋은가요?

자료구조 알고리즘 및 코딩

🧱 퀵 정렬(Quick Sort)에 대해 설명해보세요. 🧱 힙(Heap)이란 무엇인가요?

기타

🧱 ~학교면 솔직히 말하면 최고의 학교는 아닌데, 진학한 이유가 있을까요? (면담시 질문)

🧱 ~과목의 성적이 좋지 않은데 왜 그랬는지 알 수 있을까요?

이런 분들께 추천해요

이 강의를 만든 사람

• Position

  
  

  • 인공지능 대학원 석사과정

     

• Paper

  • 계층적 강화학습에서의 표준적 계층 추가 방안: Timely Hierarchical Elaborated FeUdal Networks

  • HierarchyDrop: Dynamic Hierarchical Reinforcement Learning for Long- and Short -Term Subgoals

   

• Others

  • 인공지능 동아리 운영(2022~2023)

  • 다수의 인공지능 관련 멘토링 및 과외 수행(머신러닝, 딥러닝, 대학원 준비 등)

  • 다수의 스터디 운영(딥러닝, 자연어처리, 데이터베이스, 컴퓨터비전, 강화학습 등)

수강 전 참고 사항