안녕하세요

01. 가상현실과 증강현실이 무엇인지 차이점을 비교하여 설명하시오.구분가상현실증강현실사용자 시야완전히 가림완전히 가리지 않음그래픽 사용 방식100% CG현실 + CG사용자 이동 정도거의 이동하지 않음이동하는 경우가 많음사용 기술시청각 기술시청각, 위치 처리, 카메라 인식, 데이터 처리 기술 - 증강현실은 가상현실과 달리 사용자의 시각이 현실에 있고 정보 제공을 위한 별도의 데이터가 준비되어 있어야 함- 증강현실은 지도나 시설에 대한 데이터를 활용하는 경우가  많은데, 기업에서 직접 수집하려면 비용 부담이 크기 때문에 대부분 국가 등에서 제공하는 공공 데이터를 활용함 (예: 한국도로공사의 교통 정보를 이용한 카카오내비)  02. 다음은 혼합현실의 본래의 뜻을 설명한 것이다. (    )를 채우시오.혼합현실..

1. 딥마인드 2. 알파고 3. 알파고 제로 4. 알파 제로 5. 뮤제로 6. 뮤제로 7. 강화학습 8. 정책 9. 마르코프 의사결정 프로세스 10. 다중 에이전트 강화 학습 11. 인지 12. 판단 13. 인간 친화적인 운전

1. 모든 신호가 오직 출력층 방향으로만 향하는 신경망을 무엇이라고 하는가?피트포워드 신경망(FFNN) 2. 시간에 따라 순차적으로 제공되는 정보를 다룰 수 있는 신경망은?순환 신경망 3. 입력이 하나일 때 출력이 여러 개가 나타나는 일대다 구조의 순환 신경망의 예시로 하나의 이미지를 분석해 이미지를 모샤하는 글을 생성하는 신경망을 들 수 있다. 이런 기능을 무엇이라 하는가?이미지 캡셔닝 4. 산술적 연산과 함께 논리적 연산을 처리하도록 명령어들을 체계화해 프로그램을 만들고 이를 기계에 입력하면 복잡한 일을 빠르게 처리할 수 있다. 이러한 명령어들의 모임을 무엇이라 하는가? 그리고 이를 만들기 위한 문법 체계를 가진 언어를 무엇이라 하는가?프로그램, 프로그래밍 언어 5. 인간이 사용하는 언어는 컴퓨터에서..

1. 학습 데이터 이회 데이터에서 좋은 성능을 내지 못하는 알고리즘은 무엇이 덜 되었다고 볼 수 있는가?일반화 2. 인간 눈의 기능을 기계가 수행할 수 있도록 카메라로부터 영상 이미지를 취득하고 알고리즘을 통해 분석하고 판별하는 기술은 무엇인가?컴퓨터 비전 3. 오늘 날 딥러닝 기술 발전에 큰 기여를 하였으며, 스탠퍼드 대학의 페이페이 리와 그의 연구진이 만든 데이터셋은?이미지넷 4.1 동물의 시각 정보 처리 방식을 이미지 인식에 적용한 것은?합성곱 신경망(CNN) 4.2. 시각 수용장의 역할을 대신하는 연산을 수행해 그 결과를 다음 층 신경망에 전달하는 방식이다. 이 연산을 무엇이라 하는가?합성곱(컨볼루션) 5. 합성곱 신경망의 구조를 두 단계로 나누어라.특징추출, 분류 6. 사진 속 사물, 배경, 위..

1. 인공지능 기술의 여러 분야 중, 명시적 프로그래밍 없이 컴퓨터가 학습을 통해 작업 성능을 높여나가는 기술은?머신러닝 2. 머신러닝 알고리즘을 흔히 무엇이라고 부르는가?모델 3.1 키, 몸무게, 연간 소득과 같이 변하는 양을 표현한 것을 무엇이라 하는가?변수 3.2 두 변수가 변화하는 관계를 무엇이라 하는가?상관관계 3.3 변수들 사이의 상관관계를 나타내는 수치를 무엇이라고 하는가?상관계수 4. 상관관계가 있는 두 변수가 있을 경우 한 값이 증가할 때 다른 값도 증가하는 경우 무엇이 있다고 하는가? 그리고 반대의 경우는 무엇이라 하는가?양의 상관관계, 음의 상관관계 5. 데이터 분포를 설명하는 직선을 무엇이라 하는가?선형회귀직선 6. 선형 회귀 직선과 실제 데이터와의 거리를 무엇이라 하는가?오차(er..

01. 전통적인 영상 인식 방법과 신경망을 이용한 영상 인식 방법의 차이점을 설명하라.  02. 케라스에서 제공하는 이미지 전처리 기능에 대하여 설명해보자.   03. 본문에서 컨벌루션 신경망으로 CIFAR-10 데이터 세트를 인식하는 프로그램을 소개하였다. CIFAR-10 데이터 세트를 기본적인 심층 신경망으로 처리하는 프로그램을 작성해보자. 이것과 본문의 컨벌루션 버전을 비교해보자. 어떤 쪽이 더 성능이 높은가?   04. 데이터 증대(data augmentation)라는 것은 무엇이며, 왜 필요한가?  05. 케라스의 ImageDataGenerator() 메소드를 이용해서 주어진 이미지를 다양하게 변형하는 프로그램을 작성해보자.  06. 전이 학습이란 무엇인가? 전이 학습의 3가지 전략에 대하여 설..

01. 심층 신경망에서 은닉층이 하는 역할은 무엇인가?  02. 은닉층이 많아지면 출력층에서 계산된 그래디언트가 역전파되다가 값이 점점 작아져서 없어지는 문제점을 무엇이라고 하는가? 문제의 원인은 무엇이었는가?   03. 최근에 큰 인기를 끌고 있는 활성화 함수는 무엇인가?  04. 교차 엔트로피란 무엇인가? 교차 엔트로피를 손실 함수로 사용하려면 목표 출력과 실제 출력을 어떻게 만들어야 하는가?  05. 심층 신경망에서 과잉 적합과 과소 적합이란 무엇이며 무엇이고 이것은 어떻게 방지할 수 있는가?   06. 심층 신경망에서 초기 가중치는 어떻게 설정하는 것이 좋은가? 최악의 가중치는 무엇인가?  07. 훈련 데이터를 작은 배치들로 분리시켜서 하나의 배치가 끝날 때마다 학습을 수행하는 방법을 무엇이라고 ..

01. 풀 배치와 온라인 학습을 비교해보자. 각 방법의 장점은 무엇인가?  02. 우리가 다루는 데이터의 크기가 아주 크다고 하자. 이 데이터를 사용하여 경사 하강법을 수행할 때는 배치 크기를 어떻게 하는 것이 좋을까?  03. 미니 배치에서 배치 크기가 3이라고 하자. 2개의 입력을 가지고 있고, 은닉층의 유닛이 4개이고, 출력층의 유닛이 2개인 신경망을 행렬 표기법으로 나타내보자. 행렬 표기법에서는 미니 배치가 어떤 식으로 표시되는가?   04. 신경망에서 하이퍼 매개변수란 무엇이고, 어떤 값들이 하이퍼 매개변수인가?  05. 신경망에서 최적의 하이퍼 매개변수를 찾는 방법을 설명해보자.  06. 학습률이 작으면 어떤 단점이 있는가? 반대로 큰 학습률의 문제점은 무엇인가? 학습률은 어떻게 결정하는 것이..