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Question 1
Multiple Choice
인공지능(AI)은 무엇을 잘하는가요?
- 회화
- 문학 창작
- 패턴 인식
- 요리
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인공지능의 이해(복사)
MinSsam
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Question 2
Multiple Choice
다음 중 인공지능이 실제로 활용되는 분야가 아닌 것은 무엇인가요?
- 의료 진단
- 소설 쓰기
- 게임 전략
- 자율주행자동차
Question 3
Multiple Choice
인공지능이 잘하는 자연어처리의 예는 무엇인가요?
- 사진 편집
- 음식 요리
- 자동 번역
- 운동 계획
Question 4
Multiple Choice
다음 중 인공지능을 활용한 자율주행자동차의 장점이 아닌 것은 무엇인가요?
- 교통사고 감소
- 운전자의 피로 감소
- 주차 공간 절약
- 차량 유지비 증가
Question 5
Multiple Choice
다음 중 인공지능이 분류 작업에 사용되는 예는 무엇인가요?
- 사진에서 얼굴 인식
- 음악 작곡
- 시나리오 작성
- 요리 레시피 작성
Question 6
Multiple Choice
다음 중 강인공지능의 목표로 가장 적절한 것은 무엇인가요?
- 특정 작업 자동화
- 인간과 동일한 수준의 지능 달성
- 데이터 백업
- 인터넷 속도 개선
Question 7
Multiple Choice
인공지능의 역사는 언제부터 시작되었나요?
- 1950년대
- 1960년대
- 1980년대
- 2000년대
Question 8
Multiple Choice
튜링 테스트는 무엇을 측정하기 위한 테스트인가요?
- 컴퓨터의 계산 속도
- 컴퓨터의 메모리 용량
- 컴퓨터가 인간처럼 생각할 수 있는 능력
- 컴퓨터의 전력 소비량
Question 9
Multiple Choice
전통적인 프로그래밍과 머신러닝의 차이점은 무엇인가요?
- 프로그래밍 언어
- 컴퓨터의 크기
- 데이터를 처리하는 방식
- 저장 공간
Question 10
Multiple Choice
1950년에 앨런 튜링이 제안한 테스트의 이름은 무엇인가요?
- 튜링 테스트
- 인텔리전스 테스트
- 알파고 테스트
- 딥러닝 테스트
Question 11
Multiple Choice
머신러닝에서 '훈련 데이터'란 무엇인가요?
- 학습을 위해 사용되는 데이터
- 결과를 확인하는 데이터
- 모델을 평가하는 데이터
- 정답이 없는 데이터
Question 12
Multiple Choice
인공지능의 주요 목표는 무엇인가요?
- 데이터 저장
- 인간처럼 생각하고 행동하기
- 컴퓨터 속도 증가
- 디지털 사진 편집
Question 13
Multiple Choice
지도학습에서는 무엇을 사용하여 모델을 학습시키나요?
- 레이블이 있는 데이터
- 레이블이 없는 데이터
- 보상
- 패턴
Question 14
Multiple Choice
비지도학습의 주요 목표는 무엇인가요?
- 데이터 분류
- 데이터 군집화
- 최적 경로 찾기
- 데이터 예측
Question 15
Multiple Choice
강화학습에서 에이전트는 무엇을 통해 학습하나요?
- 레이블이 있는 데이터
- 레이블이 없는 데이터
- 보상
- 교수의 설명
Question 16
Multiple Choice
강화학습의 예는 무엇인가요?
- 이미지 분류
- 클러스터링
- 자율 주행 자동차
- 회귀 분석
Question 17
Multiple Choice
비지도학습에서 데이터의 유사성을 찾는 방법은 무엇인가요?
- 클러스터링
- 회귀 분석
- 강화 학습
- 분류
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