서강대_인공지능딥러닝_과제_시험문제정리_A+

소개

서강대학교 경영전문대학원 AIMBA 인공지능과 딥러닝 과제 및 시험기출문제 정리본입니다.
5개 과제중 2개 선택해서 하는 과제입니다.
당뇨예측과 RNN 활용주가예측과제가 있습니다.
시험문제는 24년도에 나왔던 문제 정리한 것입니다.
성적A+받았습니다.

목차

1. 시험 2024 기출문제 정리.hwpx
2. 인공지능딥러닝 과제_RNN주가예측.hwpx
3. 인공지능딥러닝 과제_당뇨예측.hwpx

본문내용

문제 1: AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계를 설명하시오.
답변:AI는 인간의 지능을 모방하는 광범위한 분야입니다. 머신러닝은 AI의 하위 분야로, 데이터로부터 학습하여 성능을 개선하는 알고리즘을 다룹니다. 딥러닝은 머신러닝의 한 종류로, 여러 층의 인공 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습합니다. 이들은 포함 관계에 있으며, 딥러닝은 머신러닝의 일부이고, 머신러닝은 AI의 일부입니다.

문제 2: 옵티마이저의 역할과 Adam 옵티마이저에 대해 설명하시오.
답변:옵티마이저는 신경망의 가중치를 조정하여 손실 함수를 최소화하는 알고리즘입니다. Adam(Adaptive Moment Estimation) 옵티마이저는 적응형 학습률을 사용하는 인기 있는 옵티마이저입니다. Adam은 모멘텀과 RMSprop의 장점을 결합했으며, 각 파라미터에 대해 개별적인 학습률을 적용합니다. 이는 학습 속도와 안정성을 개선하여 다양한 문제에서 좋은 성능을 보입니다.

문제 3: GAN의 Generator와 Discriminator의 역할을 설명하시오.
답변:GAN(Generative Adversarial Network)에서:
• Generator: 가짜 데이터를 생성하는 역할을 합니다. 랜덤 노이즈를 입력받아 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성하려고 노력합니다.
• Discriminator: 실제 데이터와 Generator가 생성한 가짜 데이터를 구분하는 역할을 합니다.
두 네트워크는 서로 경쟁하면서 학습합니다. Generator는 Discriminator를 속이려 하고, Discriminator는 더 정확하게 구분하려고 노력합니다. 이 과정을 통해 Generator는 점점 더 실제와 유사한 데이터를 생성하게 됩니다.

문제 4: 오토인코더에서 병목(bottleneck)의 역할을 설명하시오.
답변:오토인코더에서 병목(bottleneck) 층은 다음과 같은 역할을 합니다:
1. 데이터 압축: 입력 데이터를 더 낮은 차원의 표현으로 압축합니다.

참고자료

· 없음