09.22 · AI 제작 연습문제
학습 모델에서 인공 뉴런까지
10문항 · 영어 문제 / 한국어 해설
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문제 01영어 용어 · 3단어 이내
In \(h(x,\theta)\), which quantities are adjusted during learning?
해설
정답: Parameters
문장 해석 학습 중 조정되는 θ는 무엇인가요?
Parameters는 모델 매개변수입니다. x는 현재 관측 예제의 입력입니다.
출처·확인 범위·관련 개념
AI 제작 연습문제 · 공식 답안 아님
260922_TheNeuralNetwork.pdf · PDF 3–15쪽
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강의자료의 정의·공식과 대조한 AI 제작 문항. 교수님의 공식 답안이나 실제 시험 문제이 아닙니다.
자동 정오 판정: 명확한 정답이 있는 연습문항. 영어 용어는 대소문자·공백만 무시하며, 숫자는 정확한 동등값으로 비교합니다.
문제 02선택형 · 개념 비교
Which action is learning rather than just prediction?
해설
정답: Updating weights using prediction errors
문장 해석 단순 예측이 아니라 학습인 행동은?
학습은 오차를 이용해 모델의 매개변수를 조정합니다. 고정 모델에 새로운 입력을 넣는 것은 예측입니다.
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문제 03영어 용어 · 3단어 이내
What process rearranges image pixel values into an input vector?
해설
정답: Vectorization
문장 해석 픽셀값을 입력 벡터로 펼치는 과정은?
Vectorization은 값의 배열을 바꿉니다. 픽셀 순서를 일관되게 유지해야 합니다.
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260922_TheNeuralNetwork.pdf · PDF 16–21쪽
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문제 04계산 · 숫자 하나
A 4×4 grayscale image contributes one value per pixel. How many entries are in its vectorized input?
해설
정답: 16
문장 해석 4×4 회색조 이미지의 벡터 성분 수는?
각 픽셀이 한 값을 주므로 4×4=16입니다. 행과 열을 더하는 것이 아닙니다.
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\(z=3x_1+4x_2-24\). The label is −1 for \(z<0\) and +1 for \(z\ge0\).
문제 05계산 · 숫자 하나
For \(x_1=6,x_2=2\), compute the score \(z\), not the label.
해설
정답: 2
문장 해석 (6,2)의 라벨이 아닌 점수 z를 구하세요.
3×6+4×2−24=18+8−24=2입니다. 점수를 물었으므로 +1이 아닙니다.
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\(y=-1\) for \(z<0\); \(y=+1\) for \(z\ge0\).
문제 06계산 · 숫자 하나
Using the rule below, what is the label when \(z=0\)?
해설
정답: 1
문장 해석 z=0일 때 라벨은?
0은 z≥0에 포함되므로 +1입니다. 0은 이 분류기의 세 번째 클래스가 아닙니다.
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문제 07영어 용어 · 3단어 이내
What is the constant added to the weighted input sum called?
해설
정답: Bias
문장 해석 입력 가중합에 더하는 상수는?
Bias는 편향입니다. 가중치를 바꾸지 않아도 같은 입력에서 점수를 이동시킵니다.
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260922_TheNeuralNetwork.pdf · PDF 31–38쪽
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문제 08계산 · 숫자 하나
For the boundary \(3x_1+4x_2-24=0\), find \(x_2\) when \(x_1=0\).
해설
정답: 6
문장 해석 경계에서 x₁=0일 때 x₂는?
4x₂−24=0이므로 x₂=6입니다. x₂축 절편을 찾는 계산입니다.
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문제 09영어 용어 · 3단어 이내
In these slides, what is the pre-activation score z called?
해설
정답: Logit
문장 해석 활성화 전 점수 z의 이름은?
Logit은 가중합에 편향을 더한 활성화 전 점수입니다. 출력 y와 구별합니다.
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260922_TheNeuralNetwork.pdf · PDF 39–54쪽
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문제 10선택형 · 개념 비교
Which sequence is correct for a neuron?
해설
정답: Input → weighted sum plus bias → activation → output
문장 해석 뉴런 계산의 올바른 순서는?
입력에 가중치를 곱해 합하고 편향을 더해 z를 얻은 후 활성화 f를 적용하여 y를 만듭니다.
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260922_TheNeuralNetwork.pdf · PDF 39–54쪽
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영어 용어는 대소문자와 공백만 무시하며 동의어나 철자 오류는 인정하지 않습니다. 계산은 동등한 정확한 분수·소수를 인정합니다. 서술형과 불확실한 문항은 자동 판정하지 않습니다. 선택형은 개념 비교 연습용이며 실제 시험의 문항 형식을 재현한 것은 아닙니다.
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