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소개

이 자료는 카이스트 인공지능반도체전공 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>
 이 자료를 구성하면서 읽어본 참고 문헌13
 지원자는 왜 인공지능반도체전공을 연구하려하나? 1500단어20
 인공지능반도체전공을 연구개발하는 당위성21
1. 인공지능반도체전공의 정의와 목적21
2. 인공지능반도체전공의 필요성22
3. 인공지능반도체전공의 장점23
4. 인공지능반도체전공의 도전과 과제25
결론26
 인공지능반도체전공 관련 주요 학술 이론 관련 문제 50문 26
딥러닝 (Deep Learning) 관련 문제26
기본 개념27
심층 신경망27
합성곱 신경망 (CNN)28
순환 신경망 (RNN)28
생성적 적대 신경망 (GAN)29
 강화학습 (Reinforcement Learning) 관련 문제29
기본 개념30
정책과 가치 기반 방법31
심층 강화학습31
탐험 전략 및 고급 주제32
응용 및 사례 연구32
자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP) 관련 문제33
기본 개념34
언어 모델 및 임베딩34
문장 및 텍스트 처리35
신경망 및 딥러닝 응용35
응용 및 사례 연구36
 빅데이터 분석 (Big Data Analytics) 관련 문제37
기본 개념37
데이터 저장 및 관리38
데이터 처리 및 분석38
데이터 시각화39
고급 주제 및 응용39
컴퓨터 비전 (Computer Vision) 관련 문제40
기본 개념40
이미지 처리41
객체 검출 및 인식42
딥러닝과 컴퓨터 비전42
응용 및 사례 연구43
의사결정 시스템 (Decision Support Systems) 관련 문제44
기본 개념44
데이터 관리 및 분석45
모델링 및 분석 기법45
시스템 설계 및 구현46
응용 및 사례 연구46
인터넷 of Things (IoT) 및 센서 네트워크 관련 문제47
기본 개념48
네트워크 및 통신48
데이터 관리 및 분석49
시스템 설계 및 구현49
응용 및 사례 연구50
유전자 알고리즘 (Genetic Algorithms) 관련 문제51
기본 개념51
선택 연산51
교차 연산52
돌연변이 연산52
고급 주제53
성능 개선 및 평가53
응용 및 사례 연구54
최신 연구 동향54
클라우드 컴퓨팅 및 분산 시스템 관련 문제55
기본 개념55
클라우드 서비스 모델56
클라우드 배포 모델56
분산 시스템 및 데이터 관리57
클라우드 컴퓨팅 아키텍처57
클라우드 컴퓨팅 기술57
분산 시스템의 주요 알고리즘58
클라우드 및 분산 시스템 응용58
최신 연구 동향 및 미래 전망59
신경망 해석 가능성 및 설명 가능 인공지능반도체전공 관련 문제59
기본 개념60
모델 해석 기법60
신경망 해석 가능성 향상 방법61
도전 과제 및 논의62
응용 및 사례 연구62
 인공지능반도체 학술이론에 대한 지식검증 기출문제63
1. 인공지능 (AI) 기초64
2. AI 반도체 개념65
3. 반도체 기술65
4. AI 반도체 설계66
5. 전력 효율 및 성능 최적화66
6. AI 응용 및 시스템67
7. 최신 AI 반도체 기술68
8. 연구 및 개발 방향68
9. 실용적인 문제69
10. 향후 전망 및 과제69
========참고보충문제=====70
 인공지능반도체 연구를 위한 주요 논문주제79
 과학기술실문전공에 대한 최근 연구동향 인식 검증 기출문제86
 인공지능반도체 발전에 기여한 유명학자 학술이론 인식검증 기출문제96
 인공지능반도체 발전에 기여한 유명학자 학술이론 인식 기출문제103
 인공지능반도체에 대한 자주출제되는 학술영어용어 109
 입시지원자가 보는 인공지능반도체 연구 문제점119
 면접시험에 자주 출제된 최빈도 출제 기초과학이론 기출문제121
 관심있는 전공관련 유명 이론 몇개만 선택하여 설명해 보세요135
 인공지능반도체 대학원 입시 영어구사능력을 검증하는 문제 138
 인공지능반도체 학술이론을 발전시킨 연구결과를 설명해 보세요 144
 인공지능반도체의 활용의 문제점에 대한 지원자 견해146
 인공지능반도체 연구개발발전에 대한 지원자의 방법론149
 홍길동의 카이스트 인공지능반도체 대학원 입시 자기소개서155
 카이스트 인공지능반도체 대학원 입시준비 연구계획서 158
 인공지능반도체 대학원 입시지원 영문자기소개서 161
 학위과정 입시지원자 인공지능반도체분야 연구능력검증 기출면접문제165
 논문작성 연구보고서 작성능력 검증 기출문제172
 인공지능반도체 학습계획서-학업계획서181
 기본적인 논문구성 능력을 검증하는 문제184
 전공분야 지식의 깊이를 검증하는 문제207
가. 핵심문제의 분석과 대응요령207
나. 답변의 대응방법273
 면접에 필요한 중요한 준비과정과 내용273
가. 기본이 중요한 이유273
나. 제가 듣고 싶은 이야기는...275
다. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘학습 경험’276
라. 면접을 보는 교수님이나 전공 교수님 생각의 중요성277
마. 면접문제 대응이 정확하고 간결해야 하는 이유279
 전공계열별 논술주제 키워드279
가. 인문계열 대학원 논술 문항 키워드 280
다. 사회과학계열 대학원 논술 문항 키워드 280
라. 자연계열 대학원 논술 문항 키워드 280
마. 공통적으로 많이 나타나는 대학원 논술 문항 키워드 281
 오버스펙281
 연구보고서 작성능력을 검증하는 문제283
 일반적인 전공관련 상식을 검증하는 문제299
가. 공통문제300
나. 통계능력을 검증하는 문제327
 입학시의 추천서의 중요성 362
가. 추천서의 의미362
나. 좋은 추천서362
다. 지도교수가 쓴 추천서 견본 363
라. 카이스트 지도교수 추천서 견본363
마. 지원 대학원에 보낼(지도교수에게 부탁하는) 추천서365
바. 교직원 임용 추천서 366
 자소서 입력 항목 분석366
 연구계획서 368
가. 요약서(예시)368
나. 연구추진 계획370
다. 추진전략370
라. 추진일정371
 면접과 지원자 선발에 합격 불합격을 가르는 패턴인식372
가. 정직이 최선의 무기372
나. 면접전형은 어떻게 진행되는가? 373
다. 면접할 때 마이너스가 되는 단어가 있는지? 373
라. 블라인드 면접, 정말 전혀 모르고 면접이 진행되는가? 373
마. 외모가 면접에 영향이 있지 않나? 374
바. “본인의 역량 개발, 게을리 하지 말라”374
 면접관과 면접 불합격의 특성375
가. 호감을 줄 만한 답변, 불합격되기 좋은 면접 375
나. 면접 합격과 불합격의 큰 차이376
다. 면접 합격과 불합격의 공통적인 성향 376
라. 모르는 것에 대한 답변태도 377
마. 면접시 불합격 요소를 찾나? 합격 요소를 찾나? 377
바. 수험생에게 꼭 명심해야 할일은?377
 대학원 진학에 대한 고민378
 AI 면접 실전 진행과 분석, 평가방법380
 지원대학과 소통의 중요성383
 연구팀과 조화 능력을 검증하는 문제384
 "이런 면접이라면"388
 자기소개서 작성성공패턴과 독소조항389
가. 보편적인 양식과 일반원칙 390
나. 절대 조심해야 할 자소서의 독소 조항390
다. 자소서 작성의 키워드, [핵심]에 집중하라 391
라. 진부한 표현은 이제 그만 392
마. 자소서 작성의 핵심내용과 성공패턴392
바. 지원 동기의 작성요령 393
사. 성장과정의 작성요령394
아. 장단점의 작성요령395
자. 성공실패 사례의 작성요령396
차. 역량 표현의 작성요령397
카. 위기대응이나 순발력/ 임기응변의 작성요령397
타. 인화/조화/협력 경험의 작성요령398
파. 반드시 지켜야할 작성 내용 399
하. 자소서 작성 단계별 주제400
 인공지능반도체연구의 주요 연구 내용400
가. 인공지능반도체 대학원 주요수업 진행 내용401
나. 인공지능반도체를 성공으로 이끄는 3가지 조건401
다. 인공지능반도체(AI)의 역사402
라. 인공지능반도체(AI)이 중요한 이유402
마. 단기적 AI개발 연구분야404
바. 대학원 졸업후 진로408

<표 차례>
[표 1] 면접 잘보는 8가지 주요 tip 274
[표 2] 핵심! 핵심, 아래 문제들은 반드시 풀고 가야 통과300
[표 3] 지도교수 추천서363
[표 4] 지도교수 추천서 세부기재내용 364
[표 5] 수행 목표 370
[표 6] 세부과제 370
[표 7] 추진일정371
[표 8] 공무원( 공직자) 선발 면접에 중요한 면접 포인트372

<그림 차례>
그림 1 구매하신분들의 구매평가 글 2
그림 2 네커큐브, 착시현상235
그림 3 오버 스펙 지원자 꺼리는 기업들 설문조사282
그림 4 생산성이 높은 시스템 구축 방법론293
그림 5 ict를 기반 산업간 융합299
그림 6 공학교육의 인증효과315
그림 7 반도체 공정319
그림 8 AI분석가를 위한 개발영역320
그림 9 로봇시스템 과정이수후 진출분야321
그림 10 나노기술 주요연구주제322
그림 11 지능형 로봇 기술324
그림 12 홈 iot 서비스 구성도327
그림 13 블록체인 작동원리328
그림 14 블록체인을 통한 거래 프로세스329
그림 15 4차산업 혁명의 현재와 미래331
그림 16 4차산업혁명과 산업의 변화333
그림 17 융합의 사례338
그림 18 디지털 컨버전스 구성도338
그림 19 디지털 융합의 패러다임 확장의 개념339
그림 20 디지털 세상의 생명과학을 활용한 컨버전스340
그림 21 4차 산업혁명과 관련된 테마343
그림 22 ICT를 기반으로 하는 산업간 융합345
그림 23 산업혁신성장을 통한 통제 활력 회복을 위한과제346
그림 24 351
그림 25 352
그림 26 352
그림 27 352
그림 28 352
그림 29 352
그림 30 352
그림 31 352
그림 32 353
그림 33 353
그림 34 353
그림 35 353
그림 36 353
그림 37 354
그림 38 354
그림 39 354
그림 40 354
그림 41 국가별 4차산업혁명 기반산업 기술수준 평가355
그림 42 정보통신연구개발인력359
그림 43 한국 정보통신산업 생산/수출 증감율추이362
그림 44 인공지능반도체 주요 연구 진행 내용401
그림 45 추천의 글 견본 1 409
그림 46 추천의 글 견본 2410
그림 47 추천의 글 견본 3410

본문내용

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.
24. CNN에서 패딩(padding)의 필요성과 효과를 설명하시오.
25. 전이 학습(transfer learning)을 CNN에 적용하는 방법을 설명하시오.
26. 객체 탐지(object detection)와 이미지 분류(image classification)의 차이점을 설명하시오.
27. CNN을 사용한 이미지 분할(image segmentation)의 개념을 설명하시오.
28. ResNet의 기본 개념과 혁신적인 점을 설명하시오.
29. VGGNet과 AlexNet의 주요 차이점을 설명하시오.
30. CNN의 주요 응용 분야를 나열하시오.

순환 신경망 (RNN)
31. 순환 신경망(RNN)의 기본 개념과 구조를 설명하시오.
32. 장단기 메모리(LSTM) 네트워크의 구조와 동작 원리를 설명하시오.