카이스트 인공지능 대학원 전공 구술고사 면접 문제 및 우수 답변, KAIST 김재철 AI대학원 전공면접 예상 핵심 질문 관련 개념 모음, 자기소개서 작성 이후 전공 면접 준비, 구술 시험 질문 답변 모음집, 전공 준비 자료 후기

소개

"카이스트 인공지능 대학원 전공 구술고사 면접 문제 및 우수 답변, KAIST 김재철 AI대학원 전공면접 예상 핵심 질문 관련 개념 모음, 자기소개서 작성 이후 전공 면접 준비, 구술 시험 질문 답변 모음집, 전공 준비 자료 후기"에 대한 내용입니다.

목차

1. 맛보기 6 문제 (3 섹션 x 각 2 문제)
2. 인공지능 기초 수학 핵심 개념 20 문제
3. AI, ML, DL 기본 이론 핵심 개념 20 문제
4. AI 주요 논문 트렌드 핵심 개념 26 문제

본문내용

1-1. 문제: 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)에서 고유값 분해 (Eigenvalue Decomposition)의 역할을 설명하시오.
답변: PCA에서 고유값 분해는 데이터의 공분산 행렬을 분해하여 주성분을 찾는 데 사용 됩니다. 고유값은 각 주성분의 중요도를 나타내며, 고유벡터는 주성분의 방향을 정의합니 다. 이 과정은 데이터의 차원을 축소하면서 가장 중요한 변동성을 유지하는 데 유용합니 다.

관련 개념:
Eigenvalue Decomposition (고유값 분해): 행렬을 고유값과 고유벡터의 곱으로 분해하는 방법.
Principal Component Analysis (PCA): 데이터의 차원을 축소하여 주요 변동성을 설명하는 기법.
Covariance Matrix (공분산 행렬): 변수 간의 공분산을 나타내는 행렬.
Dimensionality Reduction (차원 축소): 데이터의 차원을 줄이는 과정.

<중 략>

2-1. 문제: CNN(Convolutional Neural Network)의 주요 특징과 주요 구성 요소를 설명하시오.
답변: CNN은 이미지 인식 및 처리에 특화된 신경망 구조입니다. 주요 특징은 컨볼루션 레이어(Convolutional Layer), 풀링 레이어(Pooling Layer), 완전 연결 레이어(Fully Connected Layer)로 구성되어 있습니다. 컨볼루션 레이어는 입력 이미지에서 특징을 추 출하며, 풀링 레이어는 특징 맵의 차원을 줄여 계산량을 줄입니다. 완전 연결 레이어는 최종 분류를 수행합니다.

관련 개념:
Convolutional Neural Network (CNN, 합성곱 신경망): 이미지 인식 및 처리에 특화된 신경망.
Convolutional Layer (컨볼루션 레이어): 입력 이미지에서 특징을 추출하는 레이어.
Pooling Layer (풀링 레이어): 특징 맵의 차원을 축소하여 계산량을 줄이는 레이어.