현대자동차 Global Ph D 머신러닝 알고리즘 설계 및 구현 경험 참고

현대자동차 Global Ph D 머신러닝 알고리즘 설계 및 구현 경험 참고

1. 성장과정 및 학습 배경

저는 어릴 적부터 자동차에 대한 남다른 애정을 가지고 있었습니다. 단순히 자동차를 좋아하는 것을 넘어, 자동차가 어떻게 움직이고, 어떤 원리로 작동하는지 끊임없이 탐구했습니다. 그러한 호기심은 자연스럽게 과학과 수학에 대한 깊은 흥미로 이어졌고, 고등학교 시절에는 과학경시대회에 참가하여 수상하며 제 능력을 인정받았습니다. 대학교에서는 컴퓨터공학을 전공하며 프로그래밍 언어를 익히고, 다양한 알고리즘을 설계하고 구현하는 능력을 키웠습니다. 특히 머신러닝 분야에 매료되어, 수업시간에 배운 내용을 넘어 스스로 다양한 온라인 강의와 연구 논문을 탐구하며 전문 지식을 쌓아갔습니다. 대학원 진학 후에는 지도교수님의 훌륭한 지도 아래, 자율주행 자동차의 핵심 기술인 객체 인식 알고리즘 개발에 매달렸습니다. 실제 도로 주행 데이터를 기반으로 딥러닝 모델을 설계하고, 성능 향상을 위한 다양한 실험을 진행하며, 논문 발표와 국제 학회 참석을 통해 연구 결과를 공유했습니다. 단순히 이론적인 지식에 그치지 않고, 실제 데이터를…(생략)