인공 지능(AI) 시험 패키지로 지금 바로 AIF 시험 합격 준비하기 [Q23-Q44].

11월 20, 202311월 20, 2023 examdumps인공 지능(AI) 시험 패키지로 지금 바로 AIF 시험 합격 준비하기 [Q23-Q44]. 0 댓글

태그: AIF 수험서, AIF 시험 자료, AIF 최신 실제 시험, AIF 학습 테스트, AIF 시험 준비, AIF 유효 덤프북, AIF 유효한 실제 시험 문제

이 게시물 평가하기

인공 지능(AI) 시험 패키지로 지금 바로 AIF 시험 합격 준비하기

AIF 시험 준비 가이드로 커리어를 강화하세요

NO.23 1800년대에 통계학이 발전하면서___________정리는 확률적 추론에 사용되었습니다.
(누락된 단어를 선택합니다.)

볼츠만

콜모고로프

Bayes'

중앙 제한

설명
1800년대 통계학의 발달로 토마스 베이즈 목사의 이름을 딴 베이즈 정리가 발전했습니다. 이 정리는 가설이나 결과의 가능성을 계산하기 위해 데이터를 사용하는 과정인 확률적 추론에 사용됩니다. 이 정리는 이벤트의 이전 확률과 관련 조건이 주어졌을 때 이벤트가 발생할 확률을 결정하는 데 사용됩니다. 베이즈 정리는 기계 학습, 인공 지능, 경제학, 의학 연구 등 다양한 분야에서도 사용됩니다.
출처:
* BCS 파운데이션 인공지능 자격증 학습 가이드: https://www.bcs.org/category/18071
* APMG
국제: https://www.apmg-international.com/en/qualifications/qualification-resources/bcs-foundatio
* EXIN: https://www.exin.com/en/certification/bcs-foundation-certificate-in-artificial-intelligence

NO.24 텐서플로우가 대표적인 오픈소스인가요?

클라우드 기반 AI 애플리케이션.

지능형 로봇 패러다임.

머신 러닝 라이브러리.

에이전트 기반 모델링 애플리케이션

설명
텐서플로는 머신러닝을 위한 엔드투엔드 오픈 소스 플랫폼입니다. 포괄적이고 유연한
도구, 라이브러리 및 커뮤니티 리소스로 구성된 에코시스템을 통해 연구자들이 ML의 최신 기술을 발전시킬 수 있도록 지원합니다.
개발자는 ML 기반 애플리케이션을 쉽게 빌드하고 배포할 수 있습니다.
https://www.tensorflow.org/#:~:text=TensorFlow%20is%20an%20end%2Dto,and%20deploy%20ML%20power

NO.25 정확성이 가장 필요한 단조롭고 반복적인 작업에는 어떤 것이 가장 적합할까요?

인간과 기계의 결합.

Machine.

인간.

인공 일반 지능.

설명
정확성이 요구되는 단조롭고 반복적인 작업은 기계에 가장 적합합니다. 기계는 데이터 입력이나 이미지 인식과 같이 창의성이 거의 필요하지 않은 작업을 정확하고 빠르게 수행할 수 있습니다.
기계는 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있고 사람보다 실수할 가능성이 적기 때문입니다. 또한 기계는 지루해하거나 산만해지지 않고 대량의 데이터를 처리할 수 있어 일관된 정확성이 필요한 작업에 이상적입니다. 자세한 내용은 BCS 재단 인공지능 자격증 학습 가이드 또는 위에 나열된 리소스를 참조하세요.
검색 결과: BCS 인공지능 기초 자격증 학습 가이드, 4장: 머신 러닝: https://www.bcs.org/category/19669

NO.26 의료 분야, 특히 머신 러닝의 혜택을 받을 수 있는 예는 무엇일까요?

자율주행 휠체어.

자동화된 혈액 채취.

자율주행 차량.

진단 이미지 분석

설명
의료 분야는 다양한 방식으로 AI, 특히 머신러닝의 혜택을 누릴 수 있습니다. 한 가지 예로 진단 이미지 분석은 엑스레이, CT 스캔, MRI 스캔과 같은 의료 이미지에서 이상 징후를 자동으로 식별하고 분류하는 데 도움이 될 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 데이터에서 패턴을 감지하여 질병과 질환을 정확하게 진단하는 데 사용할 수 있습니다.
참조:
[1] https://www.bcs.org/upload/pdf/foundation-certificate-ai-syllabus-v1.pdf [2] https://www.apmg-international

NO.27 벡터 미적분에서 벡터는 크기와 방향을 가진 양입니다.
컴퓨터 프로그래밍에서 벡터란 무엇인가요?

차원이 하나인 배열입니다.

스칼라의 2차원 배열입니다.

복소수 배열

상수

NO.28 다음 중 데이터 집합에 곡선을 맞추는 예는 어느 것입니까?

Python.

최소 제곱 회귀.

베이지안 네트워크.

역전파.

NO.29 데이비드 찰머스 교수는 어려운 의식 문제를 무엇으로 설명하나요?

심리학.

난기류.

양자역학.

우주.

NO.30 다음 중 기계 기반 시스템의 장점은 무엇인가요?

모호하고 알 수 없는 상황을 판단할 수 있습니다.

인간과 공감할 수 있습니다.

단조로운 작업을 안정적이고 정확하게 수행합니다.

Al 시스템의 출력을 설명할 수 있습니다.

NO.31 4차 산업혁명의 급속한 발전에 Al의 주요 기여는 무엇인가요?

향상된 디자인.

자동화

빅 데이터

개인 비서.

https://research.com/careers/what-is-the-fourth-industrial-revolution

NO.32 유럽연합과 유엔은 모든 개인을 위한 디자인을 핵심 원칙으로 삼고 있습니다. 이러한 유형의 디자인을 무엇이라고 할까요?

핵심 디자인

유니버설 디자인.

생체 친화적인 디자인.

유토피아적인 디자인.

https://universaldesign.ie/What-is-Universal-Design/

NO.33 컴퓨터 프로그래밍의 선구자는 누구인가요?

댐 웬디 홀.

카렌 스파크 존스.

에이다 러브레이스.

소피 윌슨

설명
https://www.techopedia.com/2/31564/watercooler/ada-lovelace-enchantress-of-numbers
에이다 러브레이스는 컴퓨터 프로그래밍의 선구자로 널리 알려진 영국의 수학자이자 작가입니다. 1842년에 그녀는 컴퓨터의 기본 원리를 설명하는 논문을 작성하여 컴퓨터의 잠재력을 인식하고 이를 프로그래밍하는 데 사용할 수 있는 알고리즘을 설명한 최초의 사람이 되었습니다. 그녀의 연구는 현대 컴퓨팅의 기초를 마련했으며 컴퓨팅 분야에 가장 중요한 공헌을 한 사람 중 한 명으로 인정받고 있습니다.
참조: https://www.bcs.org/more/certifications/foundation-certificate-in-artificial-intelligence/

NO.34 약한 학습자의 가설 정확도가 50%보다 약간만 더 나은 경우 어떤 기술을 채택할 수 있습니까?

오버핏

활성화.

반복.

부스팅.

약한 학습자: 구어체적으로, 순진한 모델보다 약간 더 나은 성능을 보이는 모델입니다.
좀 더 공식적으로 이 개념은 다중 클래스 분류로 일반화되었으며 정확도 50% 이상이라는 의미 외에 다른 의미를 가지고 있습니다.
이진 분류의 경우 약한 학습자에 대한 정확한 요구 사항은 무작위 추측보다 우수해야 한다는 것은 잘 알려져 있습니다. [...] 기본 학습자에게 무작위 추측보다 더 나은 것을 요구하는 것은 다중 클래스 문제에 대해 너무 약하지만 50% 이상의 정확도를 요구하는 것은 너무 엄격하다는 점에 유의하세요.
- 46페이지, 앙상블 방법, 2012.
이는 무작위 추측보다 더 나은 성능을 보이는 약한 학습 가능성을 가진 학습 방법 클래스를 제안하는 공식적인 계산 학습 이론에 기반합니다. 약한 학습 가능성은 더 바람직한 강한 학습 가능성을 단순화한 것으로, 학습 가능성은 임의로 좋은 분류 정확도를 달성하는 것입니다.
약한 학습 가능성이라고 하는 약한 학습 모델은 학습자가 임의로 높은 정확도를 달성할 수 있어야 한다는 요건을 없애고, 약한 학습 알고리즘은 무작위 추측보다 약간 더 나은(역다항식에 의해) 가설을 출력하기만 하면 됩니다.
- 약한 학습 능력의 힘, 1990.
이는 앙상블 학습 알고리즘에 기여하는 구성원의 능력을 설명하는 데 자주 사용되므로 유용한 개념입니다. 예를 들어, 부트스트랩 집합의 구성원을 구어적 의미에서 강한 학습자가 아닌 약한 학습자라고 부르는 경우가 있습니다.
보다 구체적으로, 약한 학습자는 앙상블 학습 알고리즘의 부스팅 클래스의 기초가 됩니다.
부스팅이라는 용어는 약한 학습자를 강한 학습자로 전환할 수 있는 알고리즘 제품군을 의미합니다.
https://machinelearningmastery.com/strong-learners-vs-weak-learners-for-ensemble-learning/

NO.35 다음 중 기계 기반 시스템의 장점은 무엇인가요?

모호하고 알 수 없는 상황을 판단할 수 있습니다.

인간과 공감할 수 있습니다.

단조로운 작업을 안정적이고 정확하게 수행합니다.

Al 시스템의 출력을 설명할 수 있습니다.

설명
기계 기반 시스템의 주요 장점 중 하나는 단조롭고 반복적인 작업을 안정적이고 정확하게 수행할 수 있다는 점입니다. 이는 데이터 입력이나 분석과 같이 높은 수준의 정확성과 정밀도가 요구되는 작업에 특히 유용합니다. 또한 기계 기반 시스템은 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있으므로 사람보다 더 빠르고 효율적으로 작업을 완료할 수 있습니다. 또한 기계 기반 시스템은 입력된 데이터를 기반으로 특정 결정과 조치를 취하도록 프로그래밍할 수 있어 사람의 개입 없이도 특정 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 참조:
* 인공지능 학습 가이드(2019), 인공지능 시스템, 8장.
* https://www.apmg-international.com/en/al-adoption/advantages-of-al/

NO.36 컴퓨터 과학자와 경제학자들은 에이전트의 행복도를 설명할 때 어떤 용어를 사용하나요?

색인.

따뜻한.

반환

유틸리티.

설명
https://griffinshare.fontbonne.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1008&context=ijds 컴퓨터 과학자와 경제학자들은 상담원이 얼마나 행복한지를 설명하기 위해 "효용"이라는 용어를 사용합니다. 효용은 만족도 또는 선호도의 척도이며, 특정 결과에 대한 상담원의 만족도를 평가하는 데 사용됩니다. 효용은 상담원이 만족도를 극대화하기 위해 취할 수 있는 최적의 결정이나 행동을 결정하는 데 사용될 수 있습니다. 참조:
[1] BCS 재단 인증서 인공 지능 학습 가이드, "의사 결정 및 계획", p.99-100. [2] APMG-International.com, "인공 지능의 기초" [3] EXIN.com, "인공 지능의 기초"

NO.37 머신러닝에서 뇌의 축삭은 무엇일까요?

수상돌기

엣지

사면체.

노드

설명
머신러닝에서는 뇌의 축삭을 노드라고 합니다. 노드는 입력 데이터를 처리하고 출력을 생성하는 신경망의 구성 요소입니다. 노드는 입력 데이터를 받아 연산을 수행한 후 출력을 생성하는 수학적 함수입니다. 각 노드는 에지를 통해 네트워크의 다른 노드와 연결되며, 에지는 각 노드 간의 연결 강도를 나타냅니다. 두 노드 간의 연결 강도는 각 에지에 할당된 가중치에 의해 결정됩니다.
원하는 결과를 생성하기 위해 훈련 과정에서 가중치를 조정합니다.
자세한 내용은 BCS 인공지능 재단 자격증 학습 가이드(https://www.bcs.org/upload/pdf/bcs-foundation-certificate-in-artificial-intelligence-study-guide.pdf) 또는 EXIN 인공지능 재단 자격증(https://www.exin.com/en/exams/artificial-intelligence-foundation)을 참조하세요.

NO.38 EU의 윤리 가이드라인은 신뢰할 수 있는 Al?

품질 보증 계획.

UN의 지속가능성 목표.

고객 피드백.

사람 중심의 가치 체계.

NO.39 에이전트 기반 모델은 자율 에이전트(개인 및 집단)의 시뮬레이션입니다. 시뮬레이션에서 생성된 데이터로부터 무엇을 학습할 수 있을까요?

파라뷰.

머신 러닝.

Python.

스프레드시트

설명
에이전트 기반 모델은 자율 에이전트(개인 및 집단)의 시뮬레이션입니다. 머신 러닝을 사용하여 시뮬레이션에서 생성된 데이터를 학습할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 시뮬레이션에 의해 생성된 데이터를 분석하고 패턴을 식별하여 에이전트가 결정을 내리고 조치를 취하는 데 사용할 수 있습니다. 참조:
[1] BCS 재단 인공지능 학습 가이드, "시뮬레이션 및 모델링", p.101-104.
[2] APMG-International.com, "인공 지능의 기초" [3] EXIN.com, "인공 지능의 기초"

NO.40 좁거나 약한 Al은 로봇에 유용할 수 있습니다.
다음 중 좁은 Al의 예는 무엇인가요?

의식 시뮬레이션.

인공 장군 Al.

의식적인 통합.

NLP - 자연어 처리.

NO.41 리플렉스와모델 기반 리플렉스의 두 가지 유형은 무엇인가요?

로봇

인공 지능 에이전트.

알고리즘.

컴파일러.

설명
리플렉스와 모델 기반 리플렉스는 인공 지능 에이전트의 두 가지 유형입니다. 인공 지능 에이전트는 문제 해결, 의사 결정, 커뮤니케이션 및 학습 요소를 통합하여 인간과 유사한 방식으로 행동하고 사고하도록 설계된 컴퓨터 시스템입니다. 반사 에이전트는 현재 환경과 조건에 따라 행동하는 반응형 에이전트이며, 모델 기반 반사 에이전트는 환경의 모델을 사용하여 의사 결정을 내립니다. 참고 자료 BCS 재단 인공지능 자격증 학습 가이드, https://bcs.org/ai/certificate/ 및 APMG International, https://www.apmg-international.com/qualifications/artificial-intelligence-foundation-certificate.

NO.42 데이터를 학습 및 테스트 데이터 세트로 분할하는 것은 무엇의 일부일까요?

머신 러닝 데이터 준비.

일괄 학습.

머신 러닝 후처리.

고성능 컴퓨팅 전략.

NO.43 데이터를 학습 및 테스트 데이터 세트로 분할하는 것은 무엇의 일부일까요?

머신 러닝 데이터 준비.

일괄 학습.

머신 러닝 후처리.

고성능 컴퓨팅 전략.

설명
데이터를 학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트로 분할하는 것은 머신러닝 데이터 준비 프로세스에서 중요한 단계입니다. 이 프로세스에는 일반적으로 70:30 비율로 데이터를 하위 집합으로 분할하여 학습 세트와 테스트 세트를 만드는 작업이 포함됩니다. 훈련 세트는 머신러닝 모델을 훈련하는 데 사용되며, 테스트 세트는 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 이 프로세스를 통해 모델이 이전에 보지 못한 데이터에 대해 테스트하고 평가하여 모델이 정확하고 새로운 데이터에 일반화할 수 있는지 확인할 수 있습니다. 참고자료: BCS 재단 인공지능 자격증 학습 가이드, https://bcs.org/certifications/foundation-certificates/artificial-intelligence/

NO.44 1800년대에 통계학이 발전하면서___________정리는 확률적 추론에 사용되었습니다.
(누락된 단어를 선택합니다.)

볼츠만

콜모고로프

Bayes'

중앙 제한

로드 중 …

BCS AIF 시험은 컴퓨터 과학과 프로그래밍에 대한 기본적인 이해가 있는 분들을 위해 고안되었습니다. 40문항으로 구성된 객관식 시험으로 60분 안에 완료해야 합니다. AIF 시험은 컴퓨터 기반으로 진행되며 모든 Pearson VUE 시험 센터에서 응시할 수 있습니다. 시험 합격 점수는 40점 만점에 26점이며, 자격증은 3년 동안 유효합니다.

AIF 인증 시험 샘플 문제와 답안 특별 할인 혜택을 받으세요: https://www.dumpsmaterials.com/AIF-real-torrent.html