AIDE 2급 AI 자작 문제

1. 4차 산업혁명은 (_____), 빅데이터, 사물인터넷, 3D 프린팅과 같은 기술들을 포함한다.
2. M2M은 (_____) 간 통신을 의미하며, 인간 개입 없이 무인화 및 지능화된 서비스를 제공한다.
3. 데이터 전처리란, 사람이 만든 사진, 문서 등의 데이터를 (_____)이 학습할 수 있는 형태로 가공하는 것을 의미한다.
4. '모델 개발 → 데이터 입력 → 데이터 학습 → (_____)'의 과정을 반복하여 모델을 생성한다.
5. 1차 AI 붐은 (_____)년대부터 1970년대까지 인공지능에 대한 가능성이 제기되었던 시기이다.
6. 딥러닝은 기존 방식과 달리 문제와 답을 통해 (_____)을 발견하는 방식으로 학습한다.
7. 인공지능의 원리 중 하나인 인공신경망은 사람의 (_____)를 흉내 내는 알고리즘이다.
8. 인공신경망(ANN)의 구조에서 데이터 처리가 이루어지는 층은 (_____)이다.
9. 인공지능은 머신러닝을 포함하며, 머신러닝은 (_____)을 포함한다.
10. 머신러닝에서 데이터를 기반으로 정답(레이블)을 예측하는 학습 방법은 (_____) 학습이다.
11. 비지도 학습은 정답(레이블) 없이 데이터의 (_____)을 찾는 방법이다.
12. 강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 (_____)을 최대화하는 행동 방식을 학습한다.
13. 딥러닝에서 기계가 자동으로 대규모 데이터에서 (_____)과 규칙을 학습한다.
14. CNN은 (_____)을 사용하여 데이터의 특징을 분석하고 패턴을 파악하는 알고리즘이다.
15. RNN은 (_____) 정보를 처리하며, 앞뒤 신호의 상관도를 고려하는 신경망이다.
16. GAN은 (_____) 간 경쟁을 통해 최적화를 수행하며, 이미지 생성과 복원에 활용된다.
17. 빅데이터의 특징 중 (_____)는 데이터의 양이 대규모임을 의미한다.
18. 빅데이터는 (_____), 정형, 비정형 데이터를 포함한다.
19. 양질의 데이터를 충분히 제공받는 것은 인공지능의 (_____) 향상에 필수적이다.
20. 데이터 라벨링은 데이터를 기계가 이해할 수 있는 형태로 (_____)하는 작업이다.
21. CNN, RNN, GAN과 같은 알고리즘은 (_____)에 해당한다.
22. 강화 학습의 대표적인 알고리즘으로는 Q-러닝과 (_____)이 있다.
23. 빅데이터의 특성 중 (_____)는 데이터가 실시간으로 처리 및 분석됨을 의미한다.
24. 빅데이터 플랫폼은 대규모 데이터를 관리하고 (_____)을 수행하는 데 도움을 준다.
25. 저작권은 창작적인 표현의 결과물에 대해 (_____)을 보호하는 개념이다.
26. 인공지능 학습에 필요한 데이터를 모아놓은 자료의 집합은 (_____)이라고 한다.
27. 인공지능 개발 절차의 첫 단계는 (_____)을 로드하는 것이다.
28. 객체 검출(Object Detection)에서 여러 객체를 인식하는 작업은 (_____) 검출에 해당한다.
29. CNN은 주로 (_____) 처리에 활용되며, 데이터의 특징을 분석한다.
30. 개인정보는 가명화 또는 (_____)를 통해 구분할 수 없도록 처리해야 한다.

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정답

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1. 인공지능
2. 사물
3. 인공지능(AI)
4. 모델 수정
5. 1960
6. 패턴
7. 뇌
8. 은닉층
9. 딥러닝
10. 지도
11. 패턴
12. 보상
13. 패턴
14. 합성곱
15. 시계열
16. 신경망
17. 규모(Volume)
18. 반정형
19. 성능
20. 가공
21. 딥러닝
22. 딥 Q-네트워크
23. 속도(Velocity)
24. 분석
25. 권리
26. 데이터셋
27. 라이브러리
28. Multi Object
29. 영상
30. 익명화