SDG 8 에너지 솔루션 - 테크노베이션 챌린지

SDG 8 전력 솔루션

소피아 실바는 테크노베이션 걸스에 두 번이나 참가한 테크노베이션 졸업생입니다. 2024년에는 그녀와 그녀의 팀이 비즈니스 걸스 는 장애인이 양질의 일자리를 찾을 수 있도록 돕는 앱을 만들었습니다.

저는 18살이고 칠레에서 온 소피아 실바라고 합니다. 저는 테크노베이션 걸스 칠레에 세 번 참가하여 한 번은 준결승에, 또 한 번은 8강에 진출했습니다. 이런 경험 때문에 대학에서 컴퓨터 공학을 공부하기로 결심했습니다.

아래는 인워크시브 앱의 피치 영상입니다.

Sophia의 테크노베이션 경험, 기대와 도전 과제, 직원과 예비 고용주를 매칭하는 AI 모델을 구축하면서 그녀와 팀이 문제를 극복한 방법에 대해 알아보세요.

앱을 개발하기 위해 코딩을 어떻게 배웠나요?

초기 아이디어에서 최종 제품까지 앱이 어떻게 바뀌었나요?

프로젝트를 시작할 때 어떤 점이 흥미로웠고 어떤 점이 걱정되었나요?

머신러닝 모델을 구축하는 과정에서 어떤 어려움이 있었나요?

인워크시브에서 계속 작업한다면 다음 단계는 무엇인가요?

여러분의 앱이 커뮤니티에 어떤 영향을 미칠 수 있다고 생각하시나요?

대학 진학 계획은 어떻게 되나요?

테크노베이션이 향후 계획에 영향을 미쳤나요?

테크노베이션 걸스에 참여하는 여학생들에게 어떤 조언을 해주고 싶으신가요?

Sophia와 비즈니스 걸스 인워크시브 팀은 어린이용 머신러닝과 앱 인벤터를 사용하여 독창적인 앱을 만들었습니다. 이들은 머신러닝 모델을 훈련시켜 고용주와 잠재적 장애인 직원을 매칭했습니다.

파이썬과 스트림릿을 사용하여 앱을 한 단계 더 발전시키는 방법을 보여주는 튜토리얼이 있습니다.

아래 버튼을 클릭하면 SDG 8 직원 매칭 튜토리얼을 다른 SDG 파워 솔루션과 함께 볼 수 있습니다.

그렇지 않다면 아래에서 SDG 8 솔루션을 위한 다른 앱 아이디어를 확인해 보세요.

다음은 SDG 8에 대한 아이디어를 떠올릴 수 있는 몇 가지 솔루션입니다. 각 탭을 클릭하면 몇 가지 가능한 기능과 유사한 앱을 만드는 데 사용할 수 있는 코딩 구성 요소를 확인할 수 있습니다.

이 크라우드소싱 앱을 통해 사용자는 공정한 임금, 윤리적 관행, 안전한 근무 조건을 기준으로 고용주를 평가하고 리뷰할 수 있습니다.

이 앱은 머신러닝 모델을 사용하여 고용 시장의 트렌드를 분석하여 수요가 높은 기술에 대한 마이크로 강좌를 추천할 수 있습니다.

이 앱을 통해 사용자는 구매하려는 브랜드가 윤리적으로 공급되는지, 아동 노동을 사용하지 않는지 확인할 수 있습니다.