빅데이터 분석·예측 밀크T AI 수학 인공지능 추천 모델 개발
페이지 정보
- 작성자
- 디비디스커버코리아
- 조회
- 2,473회
- 작성일
- 21-06-29 11:21
본문
Target
1. 인공지능을 활용한 학습자 맞춤형 취약 재학습 및 선행 수준 진단 모델 개발
Challenge
1. Edu TECH 의 SOTA 모델을 활용하여 기존 업계에서 사용하지 않은 서비스 개발 필요
2. 원할한 서비스 제공을 위한 실시간 대용량 서비스 필요
3. 향후 발전 및 개선을 위한 마이크로 서비스 설계
4. 기존 서비스와 원할한 연동 필요
3. 향후 발전 및 개선을 위한 마이크로 서비스 설계
4. 기존 서비스와 원할한 연동 필요
How to
1. 현업 담당자와 협업을 통한 서비스 설계
2. 최신 트랜드 및 연구 결과를 활용하여 SOTA 모델 선정 및 개발
3. 실시간 서비스 및 자동 Batch 를 위한 기반 아키텍쳐 개발
4. 기존 운영계 서비스 연계를 위한 Restful API 개발
Outcome
1. 학습자의 개별 문제 정답 확률을 예측하여 취약 TOPIC 판단
2. 학습자의 개별 문제 정답 확률을 예측하여 학습자의 향후 맞춤형 커리큘럼 추천
3. 현행 사용자 트래픽을 감당할 수 있는 API 및 배치 서비스를 고려한 아키텍처 설계 및 개발
1. 인공지능을 활용한 학습자 맞춤형 취약 재학습 및 선행 수준 진단 모델 개발Challenge1. Edu TECH 의 SOTA 모델을 활용하여 기존 업계에서 사용하지 않은 서비스 개발 필요 2. 원할한 서비스 제공
약 TOPIC 판단2. 학습자의 개별 문제 정답 확률을 예측하여 학습자의 향후 맞춤형 커리큘럼 추천3. 현행 사용자 트래픽을 감당할 수 있는 API 및 배치 서비스를 고려한 아키텍처 설계 및 개발
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