[1문단] Coursera, cs231n을 들으며 머신러닝을 접한 경험 Distributed Artificial Intelligence (DAI)에 흥미를 가지게 된 계기 간략 소개(이후 1~3문단에서 소개) DAI의 미래 활용성과 가능성 예시, 발전시키기 위한 꿈을 가지고 있다 다양한 연구 및 프로젝트 경험을 통해 prepared researcher in machine learning이다.
[2문단] 서울대학교 인턴 medical AI 연구 경험 어떤 연구를 했는지 소개 기존에 좋지 않았던 성능을 어떤 method로 발전시켰는지, 발전 시킨 후 얼마나 좋아졌는지 이 challenge를 confront하면서 어떤 skill을 얻고 배웠는지
[2.5문단] medical AI를 연구하면서 data-centric AI의 한계 느낌 Distributed Artificial Intelligence에 흥미를 느낌
[3문단] DAI의 한 방법인 Federated Learning 연구 경험 소개 Raspberry Pi로 Federated Learning 직접 구현, Parameter quantization을 통한 발전
[4문단] 졸업프로젝트 - Federated Learning Algorithm 연구 어떤 알고리즘인지 자세히 설명 어떤 점에서 좋은 알고리즘이고 기존 알고리즘을 넘어섰는지 설명 이 연구와 challenge를 통해 어떤 것을 배울 수 있었는지 설명
[5문단] 연구 외 활동 - 인공지능 관련 수업 수강, 프로젝트 간단 설명 인공지능 관련 수업 및 인공지능 마이크로전공 수료 설명 캡스톤디자인 프로젝트 관련 설명, 수상 기록
[6문단] 석사 과정에서 어떤 것을 배울 것이고, 어떤 연구를 할 것인지
[7문단] 관심 교수 2명 찝어서 소개, 어떤 연구가 좋고 이런 연구가 하고 싶다 설명 및 마무리
ML 관련 경험을 통틀어서 어떤 프로젝트를 하다가 다른 분야에 관심이 생겼고, 관심 분야를 확정한 후 연구에 참여한 활동 및 프로젝트를 하나의 스토리로 만들고자 노력했습니다.
CV는 위의 Experience 내용을 중요한 내용부터 잘 읽히게끔 정리하여 작성하였습니다. |