[K-MOOC] 인공지능(이세훈교수) 쪽지시험

1주차. 인공지능 및 머신러닝 개요

1. 인공지능에 대한 설명으로 가장 옳지 않은 것은?
   정답 : 인공지능은 문제를 학습한 이후에는 그 자체로 인간과 동등한 사고와 의식을 지닐 수 있다.
2. 머신러닝의 학습 방법 중, 지도 학습과 비지도 학습에 대한 내용으로 옳지 않게 짝지어진 것은?
   정답 : 지도 학습 – 숫자 형태의 데이터는 처리할 수 없다.

2주차. 구글티처블머신(TM)을 이용한 머신러닝 경험하기

1. 구글 티처블머신에서 프로젝트와 데이터모으기(Gather)의 방식으로 틀린 것은?
   정답 : 이미지 프로젝트 - 키보드, 업로드
2. 구글 티처블머신의 진행 과정이 순서대로 나열된 것은?
   정답 : 데이터모으기(Gather), 학습하기(Train), 테스트및평가하기(Preview), 모델생성하기(Export)

3주차. 머신러닝포키즈(ML4K)를 이용한 머신러닝 경험하기

1. 머신러닝포키즈에서 머신러닝 모델을 이용해 프로그램을 만들 수 있는 설명으로 맞는 것은?
   정답 : 스크래치, 파이썬으로 프로그램을 만들 수 있다.
2. 머신러닝포키즈에서 다룰 수 있는 모든 인식 방법을 나열한 것은?
   정답 : 이미지, 숫자, 텍스트, 사운드

4주차. 프로그래밍 이해와 블록 코딩하기

1. 다음 중, 컴퓨터 프로그래밍에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
   정답 : 컴퓨터 프로그래밍은 인간의 언어를 사용하여 기술된다.
2. 컴퓨터 프로그래밍의 명령어 중, 조건문(논리문)에 대한 설명으로 옳은 것은?
   정답 : 참, 거짓의 조건에 따라 어떠한 판단을 하기 위해 사용된다.

5주차. 데이터 분석하기

1. 데이터를 정제하는 방법을 다른 말로 일컫는 것끼리 알맞게 짝지어진 것은?
   정답 : 데이터 전처리, 데이터 클리닝
2. 다음 중, Pandas에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
   정답 : 다양한 수치적인 계산을 손쉽게 수행할 수 있는 파이썬 라이브러리이다.

6주차. 미래 예측을 위한 단순 선형회기 만들기

1. 다음 중, Scikit-Learn에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
   정답 : 선형회귀와 같은 알고리즘은 포함되어 있지 않다.
2. 경사 하강법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
   정답 : 오차(손실)함수 없이도 적용할 수 있는 기법이다.

7주차. 미래 예측을 위한 다중 선형회기 만들기

1. 다음 보기에서 설명하는 개념으로 옳은 것을 고르시오.
   독립 변수가 두 개 이상이며, 이때 종속 변수와의 관계가 선형인 일차 함수의 성격을 띈다.
   정답 : 다중선형회귀 (Multi Linear Regression)
2. 탐색적 데이터 분석(EDA)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
   정답 : 데이터를 분석하고 모델을 생성 후 평가하는 단계까지 통틀어서 일컫는 개념이다.

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9주차. 단순 분류 만들기

1. 로지스틱 회귀에 대한 설명으로 옳은 것은?
   정답 : 로지스틱 회귀는 참과 거짓을 구분하는 이진 분류의 대표적인 알고리즘이다.
2. 다음 그림 중, (a)에 들어갈 블록으로 가장 알맞은 것을 고르시오.
   정답 : 로지스틱 회귀 모델 생성 블록

10주차. 다중 분류 만들기

1. 다음 중, 분류 모델 평가 지표 방법으로 알맞은 것들끼리 묶인 것은?
   정답 : 정확도, 정밀도, 재현율, F1-Score
2. 다음 중 다중 분류에 대한 설명으로 옳은 것은?
   정답 : 3개 이상의 범주를 분류하기 위한 방법이다.

11주차. 군집화 만들기

1. 다음 중, K-Means에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
   정답 : 라벨(Label) 데이터를 활용하여 데이터 간의 군집화를 수행한다.
2. 다음 중, K-Means의 한계로 가장 올바른 것은?
   정답 : Centroid를 기준으로 데이터를 군집화하므로 Make Moon 데이터와 같은 형태에서는 활용하기 어렵다.

12주차. 이상 감지 서비스 만들기

1. 다음 보기를 읽고, 적용하기에 가장 적절한 알고리즘을 고르시오.
   최근 인하 은행을 10년 동안 이용한 A 고객의 매달 카드 평균 지출 금액은 30만원이다. 주로 식사에 대부분의 금액을 지출하며, 평균 금액의 약 10%는 여가 비용으로 사용한다. 그러나 최근 들어 매달 카드 지출 금액이 100만원으로 증가하였으며, 대부분 귀금속 구매와 같은 거래를 주로 진행하는 것으로 보아 카드 도용이 의심된다.
   정답 : 이상 탐지(Anormaly Detection)
2. 이상 탐지를 적용하기 위한 분야로 알맞지 않은 것은?
   정답 : 꽃 사진을 인식하여 꽃의 종류 분류
   

13주차. 다층퍼셉트론 기초

1. 다음 그림에서 설명하는 알고리즘으로 가장 옳은 것을 고르시오. 
   정답 : 단층 퍼셉트론(Single-layer Perceptron)
2. 기존 단층 퍼셉트론이 해결할 수 없던 XOR 문제를 해결한 연산은 무엇인가?
   정답 : 다층 퍼셉트론(Multi-layer Perceptron)
   

14주차. 다층퍼셉트론 응용

1. 다층 퍼셉트론(MLP)에 대한 설명으로 옳은 것은?
   정답 : 여러 개의 층을 지닌 신경망이다.
2. 다음 보기를 읽고, 가장 알맞은 개념을 고르시오.
   약 1,000건의 데이터를 MLP를 활용하여 분류 문제를 해결하려고 한다. 이때 에포크(Epochs)는 1,000회, 은닉층은 총 10개의 층으로 이루어져 있으며, 각 은닉층은 200개의 노드를 갖는다. 학습한 결과로 학습 데이터셋의 경우 분류 정확도는 100%를 달성하였지만, 오히려 테스트 데이터의 정확도는 70%로 현저히 낮은 성능을 보였다.
   정답 : 과대적합(Overfitting)