[Requirements] Deep Learning Researcher

https://v6xcareer.notion.site/v6xcareer/500ba3f2fc1448be904ca0f9347ae50f

개발자(인턴/정직원) 채용

보이저 엑스라는 회사에서 오픈해 놓은 recruit page를 보고 역시나 부족함을 느끼며,

딥러닝을 안다고 말할 수 있는 부분을 든든하게 챙길 수 있는 포인트들을 exploit 해보겠습니다.

이걸 다 빠삭하게 알아야 하는 것은 아니고 정말 기본적인 것들이기 때문에,

서로 이해할 수 있을 정도의 의사소통이 가능한지가 주요 포인트인 것 같습니다.

 

설명할 수 있는 개념, 추상적으로 아는 개념, 모르겠는 개념 세 가지로 나누어서 구분해보겠습니다.

 

 

딥러닝 Intern 개발자에게 바라는 숙지사항

1. Gradient Descent란?
2. Sigmoid의 단점은?
3. Validation set, Test set의 각각의 역할은?
4. Auto Encoder란?
5. Dropout의 효과는?
6. CNN의 장점은
7. Word2Vec의 원리는?
8. Adam Optimizer의 동작은?
9. Batch Normalization의 동작은?
10. CycleGAN이란?

 

딥러닝 정직원 개발자에게 바라는 숙지사항

1. Gradient Descent란?
2. Loss Surface란?
3. Attention이란?
4. Transformer란?
5. Collaborative filtering이란?
6. Few-shot Learning이란?
7. Federated Learning이란?
8. SVD란?
9. 중심 극한 정리란?

 

째끔 후하게 평가했습니다 저 스스로 ㅋㅋ

이 개념들 꼼꼼히 공부하여 자동반사 수준으로 대답할 수 있도록 정리 및 암기해보도록 하겠습니다.