강의

N
챌린지

멘토링

N
클립

커뮤니티

AI Technology

/

Deep Learning & Machine Learning

Chuẩn bị học cao học về khoa học dữ liệu, hãy bắt đầu như thế này

- Khoa học dữ liệu 'Cao học' Đây là hướng dẫn (⭐ Thực hành chỉnh sửa tài liệu (CV) chỉ được cung cấp một lần)

11 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

  • anjaeju
이직고민
이직고민
Self Improvement
Self Improvement
이직고민
이직고민
Self Improvement
Self Improvement

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Làm thế nào để đi học cao học

  • Trường Cao học Khoa học Dữ liệu

  • chuyển đổi nghề nghiệp

  • Tuyển sinh cao học trí tuệ nhân tạo

  • trường cao học

Đây là cách chuẩn bị cho trường sau đại học về khoa học dữ liệu

Bài giảng này, được biên soạn dựa trên hàng chục buổi [Tư vấn tuyển sinh sau đại học], sẽ giúp bạn giải quyết những lo lắng của mình.

  • Tóm tắt hướng dẫn tuyển sinh sau đại học ngành "Khoa học dữ liệu" dành cho chương trình giáo dục do chính phủ tài trợ, thay đổi công việc, chuyên ngành phụ và chuyển đổi nghề nghiệp.

  • Hãy đảm bảo rằng bạn hiểu rõ hệ thống và thủ tục tuyển sinh sau đại học và chuẩn bị phù hợp!

Tìm hiểu về những điều này

Thời gian tuyển sinh sau đại học và tuyển sinh sau đại học

Tôi đã thấy nhiều người coi trường sau đại học như một 'học viện' hoặc một 'chương trình tuyển dụng'.

Tuy nhiên, chương trình sau đại học đòi hỏi sự chuẩn bị 제대로 để đạt được kết quả mong muốn. Bài giảng này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về chương trình sau đại học về khoa học dữ liệu và thời gian học.

Đường ống chuẩn bị cho trường sau đại học

Chúng tôi cung cấp cái nhìn tổng quan toàn diện về quy trình chuẩn bị vào trường sau đại học, từ việc lựa chọn chủ đề nghiên cứu cho đến khi nhập học, đồng thời hướng dẫn bạn qua quy trình và các bước hành động cần thiết để chuẩn bị.

Hãy chắc chắn rằng bạn biết chính xác 무엇을 bạn cần chuẩn bị.

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia khóa học

Tài liệu học tập

  • Tài liệu học tập được cung cấp là tài liệu video.

  • Tài liệu thực hành có ở định dạng Excel và nếu bạn muốn, chúng tôi có thể cung cấp liên kết đến Overleaf (một trang web chỉnh sửa tài liệu).

Kiến thức và biện pháp phòng ngừa của người chơi

  • Không yêu cầu kiến thức của người chơi

  • Câu hỏi/Trả lời và Cập nhật trong tương lai

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Một tình huống không có ai xung quanh để giúp bạn nhập học sau đại học.

  • Những tình huống bạn cần phân tích và hiểu rõ trạng thái hiện tại và môi trường xung quanh

  • Thiếu thông tin về kỳ thi tuyển sinh sau đại học.

  • Mong muốn chuyển sang sự nghiệp khoa học dữ liệu thông qua chương trình sau đại học

  • Nhân viên văn phòng/nhà phát triển/không chuyên ngành chuẩn bị chuyển sang ngành khoa học dữ liệu

Xin chào
Đây là

안재주 (Jay)

  • 현직: Research Engineer & AI PM

  • 학력: 성균관대학교 소프트웨어학과 석사 졸업 (컴퓨터 비전, 대규모 데이터셋 전공)

     

  • https://medium.com/@anjaeju

사업 및 연구개발 스탯

  • 총 연구비 수주액 : 8억 +

  • AI 제품 상용화 : 3건 + (메인 - AI 기반 이상행동 모니터링)

  • AI 프로젝트 수행 : 10건 + (메인 - 컴퓨터 비전, 데이터셋 구축)

  • AI 논문 : 7편 + (NeurIPS, WWW 등 최우수학회 포함)

대회활동 및 기여 스탯

  • 기관 자문 : 5건 + (한국도로공사, 코드잇, 코드스테이츠 등)

  • 강연 및 강의 : 5건 + (국방부, 한국표준협회, LG AI Research 등)

  • AI 멘토링 : 100회 +

  • 프로젝트 멘토링 : 30회 +

     

핵심 강점

  • 기능우선 및 완료주의

  • 초-프로토타이핑

     

  • 실전 임팩트 우선

프로젝트 (진행 중)

  • AI Roadmap 2025 ver.

  • LLM/VLM Roadmap 2025 ver.

  • LLM/VLM tutorials

Chương trình giảng dạy

Tất cả

13 bài giảng ∙ (33phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!