성균관대 AI 대학원 인공지능학과 전공 시험 예상 문제, 성대 성균관대학교 인공지능 대학원 전공 면접 입시 필기 구술 고사 예상 핵심 질문, 우수 답변, 관련 개념 요약 정리 모음, 자기소개서 작성 이후 전공 면접 준비, 석사 박사 석박사 통합 과정 합격 후기, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 선형대수, 확률 통계, 자료구조, 알고리즘, AI 논문 트렌드

소개

"성균관대 AI 대학원 인공지능학과 전공 시험 예상 문제, 성대 성균관대학교 인공지능 대학원 전공 면접 입시 필기 구술 고사 예상 핵심 질문, 우수 답변, 관련 개념 요약 정리 모음, 자기소개서 작성 이후 전공 면접 준비, 석사 박사 석박사 통합 과정 합격 후기, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 선형대수, 확률 통계, 자료구조, 알고리즘, AI 논문 트렌드"에 대한 내용입니다.

목차

1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 핵심 개념 30문제
2. 선형대수, 확률 통계 핵심 개념 20문제
3. 자료구조, 알고리즘 핵심 개념 20문제
4. AI 논문 최신 트렌드 핵심 개념 30문제

본문내용

1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 핵심 개념 30문제

1. 문제: 딥러닝의 기본 구성 요소인 뉴럴 네트워크의 구조와 각 층의 역할에 대해 설명 해 주세요.
답변:
뉴럴 네트워크는 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됩니다. 입력층은 데이터 입력을 담당 하며, 은닉층은 입력 데이터에서 패턴을 학습하는 역할을 합니다. 출력층은 학습된 결과 를 최종적으로 출력합니다. 은닉층은 여러 개일 수 있으며, 복잡한 패턴을 학습하는 데 기여합니다.

관련 개념:
Activation Function (활성화 함수): 뉴런의 출력을 결정하는 함수로, 예를 들어 ReLU(Rectified Linear Unit)와 Sigmoid가 있습니다.
Backpropagation (역전파): 네트워크의 오차를 기반으로 가중치를 조정하는 학습 알고리 즘입니다.
Gradient Descent (경사 하강법): 손실 함수를 최소화하기 위해 네트워크의 가중치를 조정 하는 방법입니다.

2. 문제: 머신러닝의 감독학습(Supervised Learning)과 비감독학습(Unsupervised Learning)의 차이점에 대해 설명해 주세요.
답변:
감독학습은 레이블이 있는 데이터로 모델을 학습시키는 방법입니다. 예를 들어, 이미지 분류에서는 이미지와 그에 대한 레이블이 필요합니다. 반면, 비감독학습은 레이블이 없는 데이터에서 패턴을 찾는 방법으로, 클러스터링이나 차원 축소 기법이 이에 해당합니다.

관련 개념:
Classification (분류): 감독학습의 한 형태로, 데이터를 특정 클래스에 분류하는 과정입니 다.
Clustering (군집화): 비감독학습의 한 형태로, 데이터를 유사한 그룹으로 나누는 과정입니 다.
Dimensionality Reduction (차원 축소): 데이터의 차원을 줄여 데이터의 주요 정보를 유지 하는 방법입니다.