2004년 다르파 그랜드 챌린지 대회에서 완주한 자율주행 차량은 몇 대였습니까?

자율주행차 스탠리의 우승 비결 중 하나로, 기존 규칙 기반 소프트웨어에서 머신러닝으로 변화를 준 것이 언급되었습니다. 머신러닝을 활용하기 위해 스탠리드 대학교 팀은 어떤 데이터를 수집했습니까?

자율주행차의 공식 중 하나로, 믿음에 의한 사전 확률을 바탕으로 사후 확률을 도출하는 방식을 설명하는 것은 무엇인가요?

자율주행차의 핵심 센서로 레이더, 라이다, 카메라가 언급되었습니다. 이 중 원거리 물체 감지에 유리하며 야간이나 악천후에도 인식 가능한 센서는 무엇인가요?

라이다 센서는 빛을 이용하기 때문에 레이더보다 단거리 측정에 더 정확하지만, 악천후의 영향을 많이 받는다는 단점이 있습니다. 라이다의 또 다른 단점은 무엇인가요?

자율주행차의 센서별 특징 비교에서, 레이더는 장거리 감지에 뛰어나지만 정확한 거리 파악이 어렵고 외부 영향에 강합니다. 반면 라이다는 단거리 감지에 정확하고 밀도 높은 정보를 제공하지만, 외부 영향에 취약합니다. 이 두 센서의 단점을 보완하기 위해 활용되는 센서는 무엇인가요?

자율주행차 스탠리가 처음 카메라를 활용했을 때, 도로 사진을 판별하기 위해 사용된 머신러닝 기법은 무엇인가요?

동물 시각 피질의 작동 원리에 착안하여 탄생한 카메라 기술은 무엇인가요?

자율주행차가 스스로 특정 상황들을 자동으로 인지하여 라벨링하는 것을 무엇이라고 하나요?

자율주행 단계 중, 운전자가 책을 읽거나 영화를 볼 수 있지만 필요할 때 일정 시간 이내에 즉각 개입해야 하는 단계는 몇 단계인가요?

완전 자율주행이 가능한 5단계에서 인간의 도움이 전혀 필요 없다고 설명합니다. 현재 자율주행 기술은 어느 단계 수준에 있다고 볼 수 있나요?

자율주행차가 사고를 낼 수밖에 없는 상황을 '트롤리 딜레마'와 함께 무엇이라고 명명했나요?

MIT의 도덕기계 연구 결과에 따르면, 10명의 보행자를 살리기 위해 1명의 탑승자를 희생할 수 있다고 답변한 설문자 비율은 얼마였나요?

넷플릭스가 영화 추천 알고리즘 개발을 위해 개최했던 대회 이름은 무엇인가요?

아마존의 추천 시스템이 세상에 알려지게 된 주요 방식은 무엇인가요?

마트에서 맥주와 기저귀가 함께 팔리는 강한 상관관계를 발견한 사례는 '연관성 분석'의 대표적인 예시입니다. 이 현상의 주된 이유는 무엇이었나요?

상품 간의 연관성을 분석하거나 구매 내역을 분석하는 방식을 무엇이라고 하나요?

콘텐츠 기반 필터링 방식은 고객이 흥미롭게 본 영화와 유사한 영화를 추천합니다. 이 방식의 단점은 무엇인가요?

협업 필터링 방식은 영화 자체의 특징보다는 무엇을 기반으로 영화를 추천하나요?

Netflix Prize에서 처음 등장한 방식으로, 고객의 영화 평점 행렬을 두 개의 행렬로 분해하여 예측하는 기법은 무엇인가요?