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소개

이 자료는 경상대 AI융합교육학대학원 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 문의 사항 메뉴에서 문의하시면 됩니다.

목차

<제목 차례>
 지원자는 왜 AI융합교육학을 연구하려하나? 1500단어12
1. AI 기술의 발전과 교육의 융합 필요성13
2. AI 기술이 가져올 교육의 혁신14
3. 미래 사회에서의 AI 교육의 중요성15
4. AI 교육의 윤리적 측면과 사회적 책임16
5. AI융합교육학 연구의 개인적 동기16
결론17
 이 자료를 구성하면서 읽어본 참고 문헌17
 AI융합교육학 관련 주요 학술 이론 관련 문제 50문 21
딥러닝 (Deep Learning) 관련 문제21
가. 기본 개념21
나. 심층 신경망22
다. 합성곱 신경망 (CNN)22
라. 순환 신경망 (RNN)23
마. 생성적 적대 신경망 (GAN)23
 강화학습 (Reinforcement Learning) 관련 문제24
가. 기본 개념24
나. 정책과 가치 기반 방법25
다. 심층 강화학습25
라. 탐험 전략 및 고급 주제26
마. 응용 및 사례 연구27
 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP) 관련 문제27
 기본 개념28
언어 모델 및 임베딩28
문장 및 텍스트 처리29
신경망 및 딥러닝 응용29
응용 및 사례 연구30
빅데이터 분석 (Big Data Analytics) 관련 문제30
기본 개념31
데이터 저장 및 관리31
데이터 처리 및 분석32
데이터 시각화32
고급 주제 및 응용33
 컴퓨터 비전 (Computer Vision) 관련 문제33
기본 개념34
이미지 처리34
객체 검출 및 인식35
딥러닝과 컴퓨터 비전35
응용 및 사례 연구36
 의사결정 시스템 (Decision Support Systems) 관련 문제36
기본 개념37
데이터 관리 및 분석37
모델링 및 분석 기법38
시스템 설계 및 구현38
응용 및 사례 연구39
 인터넷 of Things (IoT) 및 센서 네트워크 관련 문제40
기본 개념40
네트워크 및 통신41
데이터 관리 및 분석41
시스템 설계 및 구현42
응용 및 사례 연구42
 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithms) 관련 문제43
기본 개념43
선택 연산44
교차 연산44
돌연변이 연산44
고급 주제44
성능 개선 및 평가45
응용 및 사례 연구45
최신 연구 동향46
 클라우드 컴퓨팅 및 분산 시스템 관련 문제46
기본 개념47
클라우드 서비스 모델47
클라우드 배포 모델48
분산 시스템 및 데이터 관리48
클라우드 컴퓨팅 아키텍처48
클라우드 컴퓨팅 기술49
분산 시스템의 주요 알고리즘49
클라우드 및 분산 시스템 응용49
최신 연구 동향 및 미래 전망50
 신경망 해석 가능성 및 설명 가능 인공지능 관련 문제50
기본 개념50
모델 해석 기법51
신경망 해석 가능성 향상 방법52
응용 및 사례 연구53
 AI융합교육학 학술이론에 대한 지식검증 기출문제54
 AI융합교육학 연구를 위한 주요 논문주제60
 최근 연구동향 인식 검증 기출문제67
 AI융합 유명학자 학술이론 인식검증 기출문제77
 AI융합 발전에 기여한 유명학자 학술이론 인식 기출문제84
 AI융합에 대한 자주출제되는 학술영어용어 90
 입시지원자가 보는 AI융합 연구 문제점99
 면접시험에 자주 출제된 최빈도 출제 기초과학이론 기출문제101
 관심있는 전공관련 유명 이론 몇개만 선택하여 설명해 보세요115
 AI융합 대학원 입시 영어구사능력을 검증하는 문제 118
 AI융합 학술이론을 발전시킨 연구결과를 설명해 보세요 124
 AI융합교육학의 활용의 문제점에 대한 지원자 견해126
 AI융합교육학 연구개발발전에 대한 지원자의 방법론129
 홍길동의 경상대 AI융합교육학 대학원 입시 자기소개서135
 경상대 AI융합교육학 대학원 입시준비 연구계획서 137
 AI융합교육학 대학원 입시지원 영문자기소개서 141
 학위과정 입시지원자 AI융합교육학분야 연구능력검증 기출면접문제145
 논문작성 연구보고서 작성능력 검증 기출문제152
 AI융합교육학 학습계획서-학업계획서161
 기본적인 논문구성 능력을 검증하는 문제164
 전공분야 지식의 깊이를 검증하는 문제187
가. 핵심문제의 분석과 대응요령187
바. 답변의 대응방법252
 면접에 필요한 중요한 준비과정과 내용252
가. 기본이 중요한 이유253
나. 제가 듣고 싶은 이야기는...253
다. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘학습 경험’255
라. 면접을 보는 교수님이나 전공 교수님 생각의 중요성256
마. 면접문제 대응이 정확하고 간결해야 하는 이유258
 전공계열별 논술주제 키워드258
가. 인문계열 대학원 논술 문항 키워드 259
사. 사회과학계열 대학원 논술 문항 키워드 259
아. 자연계열 대학원 논술 문항 키워드 259
자. 공통적으로 많이 나타나는 대학원 논술 문항 키워드 260
 오버스펙260
 연구보고서 작성능력을 검증하는 문제262
 일반적인 전공관련 상식을 검증하는 문제278
가. 공통문제279
나. 통계능력을 검증하는 문제306
 입학시의 추천서의 중요성 340
가. 추천서의 의미340
나. 좋은 추천서340
다. 지도교수가 쓴 추천서 견본 341
라. 경상대 지도교수 추천서 견본341
마. 지원 대학원에 보낼(지도교수에게 부탁하는) 추천서343
바. 교직원 임용 추천서 344
 자소서 입력 항목 분석344
 연구계획서 346
가. 요약서(예시)346
나. 연구추진 계획348
다. 추진전략348
라. 추진일정349
 면접과 지원자 선발에 합격 불합격을 가르는 패턴인식350
가. 정직이 최선의 무기350
나. 면접전형은 어떻게 진행되는가? 351
다. 면접할 때 마이너스가 되는 단어가 있는지? 351
라. 블라인드 면접, 정말 전혀 모르고 면접이 진행되는가? 351
마. 외모가 면접에 영향이 있지 않나? 352
바. “본인의 역량 개발, 게을리 하지 말라”352
 면접관과 면접 불합격의 특성353
가. 호감을 줄 만한 답변, 불합격되기 좋은 면접 353
나. 면접 합격과 불합격의 큰 차이354
다. 면접 합격과 불합격의 공통적인 성향 354
라. 모르는 것에 대한 답변태도 355
마. 면접시 불합격 요소를 찾나? 합격 요소를 찾나? 355
바. 수험생에게 꼭 명심해야 할일은?355
 대학원 진학에 대한 고민356
 AI 면접 실전 진행과 분석, 평가방법358
 지원대학과 소통의 중요성361
 연구팀과 조화 능력을 검증하는 문제362
 "이런 면접이라면"366
 자기소개서 작성성공패턴과 독소조항367
가. 보편적인 양식과 일반원칙 368
나. 절대 조심해야 할 자소서의 독소 조항368
다. 자소서 작성의 키워드, [핵심]에 집중하라 369
라. 진부한 표현은 이제 그만 370
마. 자소서 작성의 핵심내용과 성공패턴370
바. 지원 동기의 작성요령 371
사. 성장과정의 작성요령372
아. 장단점의 작성요령373
자. 성공실패 사례의 작성요령374
차. 역량 표현의 작성요령375
카. 위기대응이나 순발력/ 임기응변의 작성요령375
타. 인화/조화/협력 경험의 작성요령376
파. 반드시 지켜야할 작성 내용 377
하. 자소서 작성 단계별 주제378
 인공지능연구의 주요 연구 내용378
가. AI융합교육학 대학원 주요수업 진행 내용379
나. 인공지능을 성공으로 이끄는 3가지 조건379
다. 인공지능(AI)의 역사380
라. 인공지능(AI)이 중요한 이유380
마. 단기적 AI개발 연구분야382
바. 대학원 졸업후 진로386

<표 차례>
[표 1] 면접 잘보는 8가지 주요 tip 253
[표 2] 핵심! 핵심, 아래 문제들은 반드시 풀고 가야 통과278
[표 3] 지도교수 추천서341
[표 4] 지도교수 추천서 세부기재내용 342
[표 5] 수행 목표 348
[표 6] 세부과제 348
[표 7] 추진일정349
[표 8] 공무원( 공직자) 선발 면접에 중요한 면접 포인트350

<그림 차례>
그림 1 구매하신분들의 구매평가 글 2
그림 2 네커큐브, 착시현상214
그림 3 오버 스펙 지원자 꺼리는 기업들 설문조사261
그림 4 생산성이 높은 시스템 구축 방법론272
그림 5 ict를 기반 산업간 융합277
그림 6 공학교육의 인증효과293
그림 7 반도체 공정297
그림 8 AI분석가를 위한 개발영역299
그림 9 로봇시스템 과정이수후 진출분야299
그림 10 나노기술 주요연구주제300
그림 11 지능형 로봇 기술302
그림 12 홈 iot 서비스 구성도305
그림 13 블록체인 작동원리306
그림 14 블록체인을 통한 거래 프로세스308
그림 15 4차산업 혁명의 현재와 미래309
그림 16 4차산업혁명과 산업의 변화311
그림 17 융합의 사례316
그림 18 디지털 컨버전스 구성도316
그림 19 디지털 융합의 패러다임 확장의 개념317
그림 20 디지털 세상의 생명과학을 활용한 컨버전스318
그림 21 4차 산업혁명과 관련된 테마321
그림 22 ICT를 기반으로 하는 산업간 융합323
그림 23 산업혁신성장을 통한 통제 활력 회복을 위한과제324
그림 24 329
그림 25 330
그림 26 330
그림 27 330
그림 28 330
그림 29 330
그림 30 330
그림 31 331
그림 32 331
그림 33 331
그림 34 331
그림 35 331
그림 36 331
그림 37 332
그림 38 332
그림 39 332
그림 40 332
그림 41 국가별 4차산업혁명 기반산업 기술수준 평가333
그림 42 정보통신연구개발인력337
그림 43 한국 정보통신산업 생산/수출 증감율추이340
그림 44 인공지능 주요 연구 진행 내용379
그림 45 추천의 글 1387
그림 46 추천의 글 2388
그림 47 추천의 글 3389
그림 48 추천의 글 4390

본문내용

AI융합교육학은 인공지능(AI) 기술과 교육학을 결합한 학문 분야로, AI 기술을 교육에 효과적으로 통합하여 교육의 질을 향상시키고, 미래 교육 환경을 혁신하는 방법을 연구하는 분야입니다. 지원자가 AI융합교육학을 연구하려는 이유는 여러 가지가 있을 수 있지만, 이를 체계적으로 설명하기 위해 다음과 같은 주요 이유를 제시할 수 있습니다.

1. AI 기술의 발전과 교육의 융합 필요성

AI 기술은 최근 몇 년 동안 급격하게 발전하였으며, 이에 따라 AI의 영향력은 산업, 경제, 의료, 과학 등 다양한 분야에 걸쳐 넓어졌습니다. 교육 분야 역시 예외는 아니며, AI를 활용한 교육의 가능성은 무궁무진합니다. AI는 개인화된 학습, 자동화된 평가 시스템, 학습 진단, 맞춤형 피드백 제공 등을 통해 기존 교육 시스템을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

AI융합교육학은 바로 이러한 변화에 대응하기 위해 존재합니다. 기존의 교육 시스템은 대체로 일률적이며, 학생 개개인의 차이를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있습니다. 하지만 AI를 교육에 접목시킬 경우, 학습자의 개별적인 특성을 반영하여 맞춤형 교육을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반의 학습 시스템은 학생의 학습 패턴을 분석하고, 그에 맞는 학습 콘텐츠와 속도를 제공하여 학습의 효율성을 극대화할 수 있습니다. 이를 통해 교육의 질을 높이고, 학습자의 성취도를 향상시키는 데 기여할 수 있습니다.

따라서 AI융합교육학을 연구함으로써, 교육 시스템의 혁신을 추구하고, 교육의 접근성과 효율성을 향상시키려는 목표를 가지고 있습니다.

2. AI 기술이 가져올 교육의 혁신

AI는 교육 분야에서 다양한 혁신을 일으킬 수 있는 기술입니다. 예를 들어, AI는 교육 과정의 자동화, 효율적인 학습 평가 시스템, 그리고 대규모 학습자의 맞춤형 피드백을 제공하는 데 큰 역할을 할 수 있습니다.