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人工知能大学院準備 A to Z:スペック整理からコンタクト、書類、面接まで

この講義を通して、人工知能大学院の入試過程と準備方法を最初から最後まで理解できるようになります! 合格の確率を高める良い情報も一緒にお伝えします!

  • epoch
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3시간 만에 완강할 수 있는 강의 ⏰
AI
Interview

学習した受講者のレビュー

受講後に得られること

  • 履歴書作成

  • コンタクトメール作成

  • 面談準備

  • 自己紹介書作成

  • 実際の面接会場の雰囲気と面接の進め方

  • 面接準備

人工知能(AI)大学院はどのように準備するのでしょうか


人工知能大学院の準備は不確実性を伴う長いプロセスです。

準備するのはたくさんありますが、私がきちんとやっているかどうかはわかりません。勝ち取れますか?


上記の質問に対する「合格者の答え」は、この講義に溶けています。

研究室の連絡先から、書類評価、面接評価の全過程に備えて教えてくれます。


講義の特徴は次のとおりです。


💪講義は「実践的な方法」で構成されています。

難しいだけで実践しにくい方法は全て取り除きました。



📚講義には、重要な「入試資料」が含まれています。

  • 連絡先メール形式

  • 自己紹介の例

  • CV形式

  • 面接/面談質問100選

  • 推薦書草案

  • 面接コントラスト事前情報

これは、他のサイトで別途購入する必要がある資料ですが、購入する必要はありませんが、信頼できる資料かどうかはわかりにくい資料です。


インタビュー/インタビューの質問100選について詳しく説明します。

💡インタビュー/インタビュー質問100選

  • 面接/面談の準備に使用する質問紙を提供します。

  • 「線形代数学」、「確率と統計」、「機械学習」、「資料構造アルゴリズムとコーディング」、「その他」の分野に関する質問が含まれています。

  • 例解答を提示します。 本人の答えがどうかを評価する主要なマイルストーンになります。

  • 例解答が含まれている資料と質問のみを含む資料を一緒に提供します。

  • 質問の例は以下のとおりです。

面接/面談の質問 100選 質問例

線形代数学

🧱固有値(eigenvalue)と固有ベクトル(eigenvector)について説明してください。

🧱PCA (Principal Component Analysis)について数学的に説明してください。

確率と統計

🧱中心極定理について説明してください。

機械学習

🧱Overfittingとは何ですか?どうすれば解決できますか? 🧱SVMでマージンが高い場合

データ構造アルゴリズムとコーディング

🧱クイックソート(Quick Sort について説明してください。

その他

🧱 ~学校面 正直言えば最高の学校ではないのに、進学した理由があるのでしょうか?

🧱〜科目の成績が良くないのになぜそうしたのか分かるのでしょうか?

こんな方におすすめです

人工知能大学院進学希望学部生

人工知能大学院入試を準備する学部生または彼のためのスペックを築きたい学部生

人工知能大学院進学希望会社員
人工知能への分野転換のために大学院進学を希望する会社員

学部卒業生
関連または関係のない専攻の大学卒業者

💡人工知能と関連性少ない学科卒業者や会社員は準備を始めるのをやめることができます。

この講義を作った人


  • Position


    • 人工知能大学院修士課程

  • Paper

    • 階層的強化学習における標準的な階層の追加方法:Timely Hierarchical Elaborated FeUdal Networks

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

  • その他

    • 人工知能サークル運営(2022~2023)

    • 多数の人工知能関連のメンタリングや課外遂行(機械学習、ディープラーニング、大学院準備など)

    • 多数のスタディ運営(ディープラーニング、自然言語処理、データベース、コンピュータビジョン、強化学習など)

受講前の注意

学習資料

  • pdfファイルでお届けいたします。

選手の知識と注意事項

  • 選手の知識は必要ありません。

💡相談の際に本人の状況を詳しく説明していただければ、私がお答えできる質が高まります!

  1. 人工知能関連の経験

  2. 人工知能以外の経験

    • 入試で重要なアピールポイントとして使用できるために必要です。

  3. その他

    • 資格などアピールできますが、メインではない内容(最初の講義を参照して区分)も必要です。


みんなの状況が少しずつ違います。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 人工知能大学院の入試を手伝ってくれる先輩がいない方

  • インターネットの情報だけを信じて人工知能大学院の準備をしたくない方々

  • AI大学院の入試成功体験について詳しく聞いて参考にしたい方

  • 人工知能大学院の入試情報をたくさん得たい方々

前提知識、
必要でしょうか?

  • 予備知識は必要ありません。

こんにちは
です。

891

受講生

42

受講レビュー

3

回答

4.7

講座評価

2

講座

안녕하세요.

강의하는 대학원생 에폭입니다.

인공지능/대학원과 관련한 주제로 여러분과 소통하고 있습니다.

 

관련 이력

 __________

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)

 

カリキュラム

全体

12件 ∙ (1時間 52分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

4件

4.3

4件の受講レビュー

  • pusdseo5860님의 프로필 이미지
    pusdseo5860

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    Nhờ đó, tôi đã liên hệ được với giáo sư của trường cao học mình mong muốn và trúng tuyển vào trường cao học đợt sau. Cảm ơn đã chia sẻ thông tin hay.

    • kjw651441287469님의 프로필 이미지
      kjw651441287469

      受講レビュー 1

      平均評価 5.0

      5

      92% 受講後に作成

      Cảm ơn bạn.

      • abc2님의 프로필 이미지
        abc2

        受講レビュー 1

        平均評価 5.0

        修正済み

        5

        67% 受講後に作成

        Đây là một bài giảng giúp tôi giải tỏa rất nhiều sự khó chịu liên quan đến việc chuẩn bị cho trường sau đại học về trí tuệ nhân tạo. Tôi nghĩ rằng tôi đã mua được tất cả các tài liệu cần phải mua riêng với giá rẻ cùng một lúc. Cảm ơn bạn vì bài giảng hay.

        • hysskm1055님의 프로필 이미지
          hysskm1055

          受講レビュー 1

          平均評価 2.0

          2

          33% 受講後に作成

          ¥4,761

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