학부생 때 논문 2편 작성한 대학원생이 알려주는 인공지능 입문 공부법
에폭
인공지능을 공부하는 학부생들이 참고하실 수 있는 인공지능 입문 공부 방법을 소개합니다.
입문
인공지능(AI), 선형대수학, 확률과 통계
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!
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
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。
412
受講生
21
受講レビュー
2
回答
4.7
講座評価
2
講座
안녕하세요.
강의하는 대학원생 에폭입니다.
인공지능/대학원과 관련한 주제로 여러분과 소통하고 있습니다.
__________
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)
全体
12件 ∙ (1時間 52分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
4件
4.3
4件の受講レビュー
¥4,539
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