2024 전기 인공지능대학원 면접준비 요약본 총 22 페이지 (확률과 통계, 선형대수학, 머신/딥러닝)

소개글

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안녕하세요 :)
저는 경영학을 전공하고, 금년도 인공지능대학원 및 컴퓨터공학대학원에 지원한 학생입니다. 비전공자로서 기술면접을 준비해오며 정리해왔던 자료들을 공유하고자 합니다.

비전공자가 기술면접을 준비하기에 많이 어려웠고, 또 자료들이 방대하다보니 어떤 자료를 공부해야 할 지 막막했습니다.

따라서, 저처럼 비전공이시거나, 전공자이나 정리한 내용이 필요하다고 판단하시는 분들에게 적합하다고 생각합니다.

제가 정리한 자료들을 통해 공부하시면 비전공자와 전공자 불문 기술면접에서 불편한 부분 없이 답변이 가능할 것입니다.

해당 자료들을 통해 면접에 대한 감을 익히시고, 또 좋은 결과를 얻어내시면 좋을 것 같습니다.

자료는 아래의 3가지를 순차적으로 업로드 예정입니다.

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1. 직접 경험한 기술면접 분위기 & 면접 질문들
- 직접 경혐한 기술면접 : 고려대, 유니스트, 한양대, 서강대
- 기타 기술면접 모음집 : 서울대, 포스텍, 고려대, 성균관대, 한양대, 중앙대

2. 기술면접을 위해 공부하고 정리한 작업들
- 선형대수학
- 확률과통계
- 머신/딥러닝

3. 컴퓨터공학대학원 정리한 작업들
- 자료구조
- 프로그래밍
- 알고리즘
- 네트워크
- 운영체제
- 데이터베이스
- 개발언어
- backend
- 파이썬
- 질문모음집

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1. 저작권 귀속 여부 (전문가 귀속 )
2.고객의 상업적 이용 가능여부 상업적 이용 불가능)
3. 폰트 사용 정보 (무료 폰트 이용)

목차

1. 확률과 통계
2. 선형대수학
3. 머신러닝/딥러닝

본문내용

표본공간(Sample space) : 모든 발생 가능한 경우의 집합(set)
사건(Event) : 표본공간의 부분집합
확률 변수 : 확률적으로 값이 정해지는 변수이며 주사위를 예로 들었을 때 주사위 값을 확률 변수라고 할 수 있다.
중심 극한정리 : 표본의 크기가 커질수록 표본 평균의 분포가 (모집단의 분포에 상관 없이) 정규분포에 근사하게 되는것을 말한다
likelihood 에 대해서 : 확률은 주어진 확률 분포가 있을 때 그 값이 얼마의 확률로 존재하는지를 말하는것이다. 반면에 likelihood 는 어떠한 값이 관측이 된 후에 이것이 어떤 확률로 부터 왔을지에 대한 확률을 말한다..
확률은 확률 분포를 이미 알고있지만, likelihood 는 값이 관측된 후에 어떤 확률 분포로 부터 왔는지를 추정하는것을 말한다. 확률의 총합은 1 이 되는데, 우도는 그렇지 않다.
확률은 논리가 바탕이 되고, likelihood 는 실재가 바탕이 된다.