직장인 인공지능 대학원 합격 후기 2탄(면접질문 및 준비과정)

안녕하세요 :) 

이번에는 직장인 인공지능 대학원 합격후기 면접편을 공유드릴려고해요.

자기소개서 합격 후에 인터넷에 면접 질문이랑 후기를 찾아봤는데, 직장인 대핵원이기 때문에 질문 난이도가 높지 않다고 하더라구요... 

공통적으로 아래와 같은 질문들이 인터넷에서 쉽게 볼 수 있는 면접 질문 리스트입니다.   

1. 자기소개 2. 현재 하고 있는 업무 소개 3. 업무와 대학원 진학의 연관성 4. 다른 지원자와 차별되는 나만의 장점 5. 연구하고 싶은 분야  6. 졸업 후 계획  7. 자기소개서 기반 질문

 

실제 인공지능 대학원 면접에서 나온 질문은? 

1. 자기소개 2. 현재 하고 있는 업무 4. 다른 지원자와 차별되는 나만의 장점 이렇게 나왔습니다. 

1. 자기소개와 2. 현재 하고 있는 업누는 3개의 대학교 모두 공통적으로 나왔고, 4. 다른지원자와 차별되는 나만의 장점은 1번 나왔습니다. 

그럼 제가 기억은 잘 안나지만 직접 면접 나온 질문들을 공유드릴게요.

5명~6명이 1조로 면접을 봅니다.  - K대(대면):   1) 자기소개 및 업무   2) 전공질문시작: 딥러닝의 문제점과 해결방법은?   3) PCA란 무엇인가   4) Linear regression이 무엇인지 설명하시오   5) 그밖에 자기소개 관련 심층 질문들..  - Y대(비대면):   1) 자기소개 (30초)   2) 인공지능관련 질문 13개중 1개 선택해서 대답(1분 30초)   ※ 질문(기억이 잘 안나지만 적어볼게요..): attention 관련/ rnn, lstm, gru모델 설명/ regulation 종류와 쓰는이유/       비정형분석 알고리즘/ 기계학습과 딥러닝의 차이/ self supervise란 - S대(비대면):   1) 자기소개   2) 자기소개 심층 질문(이어서 전공 관련 질문으로 자연스럽게 넘어가서 질문하십니다.)

저는 사실 K대가 가장 먼저 면접을 보는 일정이여서 가벼운 마음으로 갔었는데, 정말 깜짝놀랬어요...

전공 관련 질문이 있었고, 난이도가 꽤 있었습니다ㅜㅜ..

그래서 경각심을 가지고 다음 면접을 준비했습니다.. 그때부터 부랴부랴 인공지능 관련 공부를 했던 거 같아요.. 

시간이 없어서 인터넷에서 인공지능 관련 질문(직장인 대학원X, 일반대학원생O)을 수집해서 공부했습니다. 

공부했던 면접 예상 질문들을 공유드릴게요.

1) AI, ML, DL의 차이점 2) 지도학습, 비지도학습, 강화학습 정의 및 종류 3) eigenvector, eigenvalue란 4) pca 개념설명 5) singular value decompositon이란 6) precision, recall, F1의 무엇이고 왜 쓰는가 7) MLE와 MAP의 가장 큰 차이점은? 8) 베이즈 정리란 9) SVM이란 10) Kernel Trick이란 11) FC Layer란 12) 활성함수 종류란 사용하는 이유 13) Backpropagation(역전파)이란  14) 경사하강법이란 15) convolution layer란: 16) Batch normalization이란 17) RNN/ LSTM/ ATTENTION이란

아래는 제가 위 예상 면접 질문에 대한 답변을 적은 거에요. (맞는지 틀린지 모릅니다!!ㅠㅠ 참고만 해주세요.)
 

 

모두모두 좋은 결과 있으시길 바랍니다.

긴글읽어주셔서 감사합니다.

 

▼ 인공지능 대학원 자소서 준비과정 공유 

https://shiningyouandme.tistory.com/47