인공지능 관련 직무 소개 및 기술 트렌드 특강

강의 요약

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AI분야로 취업하려면

PhD 박사학위

5년이상의 경험

석사학위(전기, 전자) CS쪽으로가 있어야한다

 

AI를 대학원만 뽑는 이유

기업들이 원하는 인재는 완벽한 인재

 

네카라쿠배

취업하게 된다면 여러분이 할 수 있는 일이 아니다

수백대의 컴퓨터가 연결되어있는 분산시스템에서 일해본 경험이 없다

그래서 이 회사가 신입을 뽑을때는 기본기가 튼튼한 사람들을 뽑는다

가르쳐서 업무를 수행할 수 있게 한다

 

스타트업에서의 업무는

경험해볼 수 있는 일이다

 

기업에서

학부생이 했던 프로젝트에는 관심을 가지지 않는다(대학원을 진학했을 경우)

프로젝트는 대학원에 가면 자연스럽게 본다

대학원에 가면 PS를 공부할 시간이 없다

 

지금 시점에서는 코테 준비를 해야 한다

 

가장 큰 문제는 데이터를 정해주고

그건데 모델을 구축하는 것만 하면 되는데

실제 문제를 해결하기 위해서는

가능한 방법은 모두 다 가져다 쓴다

분산시스템에서 어떻게 빠르게 데이터 정제하는지 모른다

 

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느낀점

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AI는 허들이 높다

학부 전공이 CS관련학과가 아니면 뽑지 않는다

거의 대학원생을 뽑는다

 

코딩테스트가 허들이아니라

기술면접이 허들이다

 

메모리에 모두 적재할 수 없는 큰 데이터를 정렬하고자 할 때

어떻게 하는 것이 제일 효율적일까요?

메모리보다 개발자가 더 비싸니 메모리를 더 추가하겠습니다

 

PS준비를하자

학부때 백엔드와 현업에서의 백엔드는 차이가 있다

GIT, 기술개발블로그, 포트폴리오

이 친구가 얼마나 꾸준히 오랫동안 해왔는지를 본다

 

ai연구개발

1. 데이터 수집(지도에서 사진을 가져온다, 3D모델링으로 다양한 각도에서 찍는다)

-크롤링

강사님이 면접에 질문하고 싶은 것

인스타그램 크롤링 해보신적 있으십니까?

인스타그램은 크롤링이 힘들다

2. 데이터 정제

-딥러닝 모델이 들어감

3. 데이터 학습

4. 성능 평가

5. 추론/서비스

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