인식과 인식(레벨 6)

학습과 기억

개념과 사고

언어와 의사소통

인지 조절 및 실행 기능

프로그래밍 기술: Python, Java, C 등과 같은 주류 프로그래밍 언어 중 하나 이상을 마스터하고 데이터 구조 및 알고리즘에 익숙하며 이를 코드로 구현할 수 있습니다.

기초 수학: 선형 대수학, 확률 이론, 통계, 미적분학 등과 같은 기본적인 수학적 지식을 포함합니다. 이 지식은 기계 학습 및 딥 러닝과 같은 분야에 적용됩니다.

기계 학습 알고리즘: 회귀, 의사결정 트리, 지원 벡터 머신, 랜덤 포레스트 등과 같은 일반적인 기계 학습 알고리즘과 구현 방법 및 최적화 기술을 마스터합니다.

딥러닝 알고리즘: 컨볼루셔널 신경망, 순환 신경망, 주의 메커니즘 등과 같은 딥러닝 알고리즘과 그 구현 방법 및 최적화 기술을 마스터합니다.

데이터 처리: 데이터 전처리, 데이터 정리, 데이터 변환 등 데이터 처리 기술에 익숙하며 다양한 데이터 유형 및 형식에 해당하는 데이터 처리를 수행할 수 있습니다.

컴퓨터 비전: 이미지 처리, 특징 추출, 대상 감지, 의미 분할 등 컴퓨터 비전의 기본 원리와 방법을 이해합니다.

자연어 처리: 텍스트 처리, 단어 벡터 표현, 감정 분석, 기계 번역 등 자연어 처리의 기본 원리와 방법을 이해합니다.

강화학습: 마르코프 결정과정, Q-러닝, 정책 그래디언트 등 강화학습의 기본 원리와 방법을 이해한다.

모델 배포 및 튜닝: 모델 압축, 모델 가속화, 모델 최적화 등을 포함하여 모델 배포 및 튜닝의 기본 원칙과 방법을 이해합니다.

프로그래밍 기술: Python, Java, C 등 적어도 하나의 주류 프로그래밍 언어를 심도 있게 숙달하고 고성능 컴퓨팅 및 분산 컴퓨팅 기술에 익숙하며 복잡한 알고리즘 및 모델을 구현할 수 있습니다. 암호.

수학기초 : 선형대수학, 확률론, 통계학, 미적분학 등 기본적인 수학적 지식을 심도 있게 숙달하고, 고급 수학적 지식을 활용하여 실제 문제를 해결하는 능력.

머신 러닝 알고리즘: 서포트 벡터 머신, 의사 결정 트리, 앙상블 학습 등과 같은 전통적인 머신 러닝 알고리즘과 컨볼루셔널 신경망, 순환 신경망, 어텐션 메커니즘과 같은 딥 러닝 알고리즘을 포함한 다양한 머신 러닝 알고리즘에 대한 심층적인 숙달 등 다양한 작업 요구 사항에 적합한 알고리즘을 선택하고 조정할 수 있습니다.

강화 학습 알고리즘: 가치 함수 기반 방법, 정책 그라디언트 기반 방법, 진화 알고리즘 기반 방법 등을 포함하여 강화 학습 알고리즘의 이론 및 실제를 심층적으로 숙지하고 실제 시나리오에 적용합니다.

비지도 학습 알고리즘: 클러스터링, 차원 축소, 생성 모델 등을 포함한 다양한 비지도 학습 알고리즘에 대해 깊이 이해하고 다양한 데이터 유형 및 시나리오를 기반으로 적절한 비지도 학습 알고리즘을 선택하고 효과적인 학습을 수행할 수 있습니다. 데이터 탐색 및 분석.

자연어 처리 : 텍스트 처리, 언어 모델, 시퀀스-투-시퀀스 모델, 의미 이해 등 자연어 처리의 기본 이론과 방법을 심도 있게 이해하고, 자연어 처리 기술을 응용할 수 있다. 지능형 고객 서비스, 지능형 번역, 자동 초록 등 실질적인 문제를 해결합니다.

컴퓨터비전 : 영상처리, 특징추출, 표적검출, 영상분할 등 컴퓨터비전의 기본이론과 방법을 심도 있게 숙지하고, 컴퓨터비전 기술을 응용하여 얼굴인식, 객체인식 등 실무적인 문제를 해결할 수 있다. , 이미지 생성 등

자율주행 : 센서융합, 환경인식, 경로계획 등 자율주행의 기본이론과 기술을 심도 있게 숙지하고, 자율주행차 개발 및 구현 등 실무적 문제 해결에 자율주행 기술을 적용할 수 있는 능력

빅데이터 기술: 데이터 저장, 데이터 마이닝, 분산 컴퓨팅 등을 포함한 빅데이터 기술을 마스터하고 대규모 데이터 세트를 처리하고 유용한 정보를 추출할 수 있습니다.

고성능 컴퓨팅 기술: GPU 가속, 분산 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 등 고성능 컴퓨팅 기술을 이해하고, 이러한 기술을 활용하여 알고리즘의 컴퓨팅 속도와 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

소프트웨어 엔지니어링: 코드 관리, 버전 관리, 테스트 및 디버깅 등 소프트웨어 엔지니어링의 기본 이론 및 방법을 숙지하고 고품질의 유지 관리 가능한 코드를 작성하고 효과적인 테스트 및 디버깅을 수행할 수 있습니다.

관리 및 리더십 : 관리 및 리더십 능력을 보유하고 팀을 주도할 수 있으며 팀원의 업무를 효과적으로 조직 및 조정하고 프로젝트의 진행 및 실현을 촉진할 수 있습니다.

선형대수학, 미적분학, 확률론, 통계학, 이산수학, 알고리즘 및 자료구조 등을 포함합니다.

Python, C, Java, MATLAB, R 등은 물론 TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn, NumPy 등과 같은 관련 개발 도구 및 라이브러리도 포함됩니다.

지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 신경망, 컨볼루션 신경망, 순환 신경망, 오토인코더 등이 포함됩니다.

로지스틱 회귀, 지원 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 심층 신경망, 컨볼루션 신경망 등을 학습하고 이러한 모델을 설계, 학습 및 최적화하는 방법을 마스터합니다.

데이터 정리, 특징 추출, 데이터 시각화, 데이터 분석 및 데이터 마이닝 등을 포함하여 Pandas, NumPy, Scikit-learn 등과 같은 마스터 공통 데이터 처리 및 분석 도구 및 라이브러리.

컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 및 기타 분야의 딥 러닝 적용에 익숙해지고, 대상 감지, 이미지 분할, 텍스트 분류, 음성 인식 등과 같이 일반적으로 사용되는 딥 러닝 모델 및 알고리즘을 이해하고 마스터합니다. 실제 문제를 해결하기 위해 이러한 모델을 적용하는 방법

경사하강법 알고리즘, 적응형 학습률 알고리즘, 배치 정규화, 컨볼루션 계산 등 일반적으로 사용되는 최적화 알고리즘 및 가속 기술을 이해하고 실제 응용에서 딥러닝 알고리즘의 효율성과 정확성을 향상시키는 방법을 이해합니다.

실제 시나리오에 AI 기술을 적용하는 방법, 모델 성능을 평가하고 최적화하는 방법, 팀원과 협력하여 문제를 해결하는 방법 등을 마스터하세요.

피셔의 공식(MV=PQ)

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재무 보고서 분석 방법