생성형 인공 지능 입문 족보 대비 문제은행(오프라인 기말고사, 세종대)

소개

생성형 인공지능 오프라인 기말고사 준비중인가
요? 이 강의는 족보도 없고, 다른 전공 공부할거도 많고,,, 저는 강의를
들어도 도통 무슨 말이지 모르겠더군요…

강의를 전부 듣고 공부하려다가 교안위주로 공부
하는게 더 효율적인 것 같아서 교안에 있는 중요
한 개념 위주로 문제 150개를 만들었습니다.

시험까지 시간이 많이 남았고 높은 학점을 원하
시는 분들은 구매하지 마시고 꼼꼼이 강의 듣고
공부하는 것을 추천드립니다. 위 분들은 구매하지 마세요!

강의는 듣기 싫고,,다른 전공공부 할 시간이 없으
신 분들에게 도움될 겁니다. 다들 기말 화이또!

목차

1 주차: 생성형 인공지능이란? (생성형 인공지능 입문_1 주차_생성형 인공지능이란.pdf)
2 주차: 언어 처리 신경망 개요 (생성형 인공지능 입문_2 주차_언어 처리 신경망 개요.pdf)
3 주차: 컨볼루션 신경망 개요 (생성형 인공지능 입문_3 주차_컴볼루션 신경망 개요.pdf)
4 주차: 트랜스포머 1 (생성형 인공지능 입문_4 주차_트랜스포머 1.pdf)
5 주차: 트랜스포머 2 (생성형 인공지능 입문_5 주차_트랜스포머 2.pdf)
6 주차: 언어 모델 (생성형 인공지능 입문_6 주차_언어 모델.pdf)
7 주차: 대결형 생성 네트웍 (생성형 인공지능 입문_7 주차_대결형 생성 네트웍.pdf)
8 주차: 트랜스포머 1 (생성형 인공지능 입문_4 주차_트랜스포머 1.pdf)
9 주차: 스타일 GAN (생성형 인공지능 입문_9 주차_스타일 GAN.pdf)
10 주차: 영상 주석 달기 (생성형 인공지능 입문_10 주차_영상 주석 달기.pdf)
12 주차: 분산 기반 영상 생성 (생성형 인공지능 입문_12 주차_분산 기반 영상 생성.pdf)
13 주차: 트랜스포머 기반 행동 생성 1 (생성형 인공지능 입문_13 주차_트랜스포머 기반 행동 생성 1.pdf)
추가 문제

본문내용

1 주차: 생성형 인공지능이란? (생성형 인공지능
입문_1 주차_생성형 인공지능이란.pdf)
1. 생성형 인공지능의 주요 구성 요소가 아닌 것은?
1. 데이터 전처리
2. 모델 학습
3. 결과 생성
4. 데이터 증강
5. 모델 평가
• 답: 4. 데이터 증강
• 해설: 생성형 인공지능은 주로 데이터 전처리, 모델 학습, 결과
생성으로 구성됩니다.
2. GPT 의 주요 아키텍처는?
1. RNN
2. LSTM
3. CNN
4. Transformer
5. GRU
• 답: 4. Transformer
• 해설: GPT 는 Transformer 아키텍처를 기반으로 합니다.
3. 생성형 인공지능의 출력의 종류가 아닌 것은?
1. 텍스트
2. 이미지
3. 소리
4. 신호
5. 동영상
• 답: 4. 신호
• 해설: 생성형 인공지능의 출력은 텍스트, 이미지, 소리, 동영상 등이
있습니다.
4. 생성형 인공지능의 대표적인 활용 사례는?
1. 데이터 분석
2. 텍스트 생성
3. 데이터 저장
4. 시스템 모니터링
5. 네트워크 보안
• 답: 2. 텍스트 생성
• 해설: 생성형 인공지능은 텍스트 생성, 이미지 생성 등 다양한
콘텐츠 생성에 활용됩니다.
5. ChatGPT 는 어떤 기술을 사용합니까?
1. RNN
2. LSTM
3. CNN
4. Transformer
5. SVM
• 답: 4. Transformer
• 해설: ChatGPT 는 Transformer 아키텍처를 사용합니다.
6. GPT 모델의 훈련에 사용되는 데이터는?
1. 이미지 데이터
2. 오디오 데이터
3. 텍스트 데이터
4. 비디오 데이터
5. 신호 데이터
• 답: 3. 텍스트 데이터

참고자료

· 없음