인공지능이 스스로 학습하고 발전하기 위해 가장 필수적인 요소는 무엇인가요?

• 인간의 감정
• 방대한 양의 데이터
• 복잡한 알고리즘
• 빠른 인터넷 속도

머신러닝에서 '데이터'는 인공지능에게 '경험'과 같은 역할을 한다.

다음 중 인공지능 학습에 사용되는 데이터의 특징으로 가장 거리가 먼 것은 무엇인가요?

• 정확성
• 다양성
• 최신성
• 주관성

인공지능이 학습한 데이터를 윤리적으로 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?

• 편향 방지

인공지능이 음악을 작곡할 때, 인간 작곡가의 창작물과 동일한 저작권을 가져야 한다는 주장이 있습니다. 이 주장에 대한 자신의 생각을 간략히 서술해 보세요.

• 고민 필요

인공지능에게 '편향된' 데이터를 학습시키면 어떤 문제가 발생할 수 있나요?

• 학습 속도가 빨라진다
• 더 창의적인 결과가 나온다
• 차별적이거나 불공정한 결과를 초래할 수 있다
• 데이터의 양이 줄어든다

인공지능이 학습하는 데이터의 양이 많을수록 일반적으로 성능이 어떻게 되나요?

• 떨어진다
• 유지된다
• 향상된다
• 불규칙해진다

인공지능이 학습한 데이터에 개인 정보가 포함되어 있을 경우, 가장 중요하게 고려해야 할 윤리적 문제는 무엇인가요?

• 개인정보보호

머신러닝에서 '정답'이 있는 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방식을 무엇이라고 하나요?

• 강화 학습
• 비지도 학습
• 지도 학습
• 준지도 학습

인공지능에게 '최신' 데이터를 학습시키는 것이 중요한 이유는 무엇인가요?

• 정확성 유지

인공지능이 학습한 데이터에 '편향'이 있다면, 결과 또한 편향될 수 있다.

다음 중 인공지능에서 '알고리즘'의 역할로 가장 적절한 것은 무엇인가요?

• 데이터를 저장하는 역할
• 데이터를 분석하고 처리하는 규칙
• 인공지능의 외형을 만드는 역할
• 인공지능의 전원을 켜는 역할

머신러닝에서 '비지도 학습'은 어떤 특징을 가지나요?

• 정답이 있는 데이터를 학습한다
• 정답 없이 데이터의 패턴을 스스로 찾는다
• 보상을 통해 학습한다
• 인간의 피드백을 통해 학습한다

인공지능에서 '데이터셋'이란 무엇을 의미하나요?

• 인공지능의 두뇌
• 학습에 사용되는 데이터의 모음
• 인공지능의 실행 속도
• 인공지능이 내리는 결정

인공지능이 학습하는 데이터에 '개인 정보'가 포함되어 있다면, 어떻게 사용해야 할까요?

• 보호해야 함

인공지능이 학습하는 데이터는 '다양'해야 한다.

인공지능이 만든 소설을 읽고 감동을 받는 것은 가능하며, 이는 AI 창작물의 가치를 인정하는 한 가지 방법이 될 수 있다.

인공지능이 학습한 데이터를 '윤리적'으로 사용한다는 것은 어떤 의미인가요?

• 공정하게 사용

인공지능 학습에 사용되는 데이터는 '정확'해야 한다.

머신러닝에서 '정량적 데이터'는 주로 어떤 종류의 데이터인가요?

• 숫자