크라우드웍스 데이터라벨러 AIDE 2급 시험 준비

인공지능 (학습)데이터 전문가

테스트 진행 방법: 온라인 테스트

응시기간: 2023-01-18 11:00~ 2023-01-18 12:30

제한 시간: 60분

문제 수: 50개

 

데이터라벨러: 데이터의 수집에서 가공에 이르기까지 인공지능 학습에 필요한 형태의 데이터를 만드는 사람.

 

4차산업과 인공지능

Q1. 4차 산업혁명 개념 이해

4차 산업혁명은 (지능(AI))과 (정보(빅데이터))의 발전을 통한 산업혁명을 의미한다. 

Q2. 인공지능 서비스의 개념 이해

인공지능 서비스는 데이터획득, (데이터가공(전처리)), 모델생성, 실시간 서비스의 총 4단계로 구성된다.

Q3. 인공지능 발전 단계

인공지능의 발전은 1차 AI개념 제시, 2차 전문가 시스템, 3차 (머신러닝),(딥러닝)로 발전하고 있다. 

인공지능 방법론

Q4. 인공지능의 원리

(퍼셉트론)은 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 알고리즘으로 프랑크 로젠블라트가 고안한 알고리즘이다.

Q5. 신경망의 구조

신경망(인공신경망)은 (입력(input))층, (은닉(hidden))층, (출력(output))층으로 구성되어있다. 

인공신경망 ANN(Artificial Neural Network)

Q6. 머신러닝의 학습방법

머신러닝의 학습방법은 (지도)학습, (비지도)학습, (강화)학습을 사용한다. 지도학습이 가장 중요.

인공지능 알고리즘

Q7. 딥러닝의 동작원리

딥러닝 학습을 위하여 데이터는 (훈련)데이터와 (평가)데이터로 분류하여 사용한다. 1회 학습완료를 에포크(epoch)

Q8.인공지능의 객체검출방법의 이해

학습을 통하여 여러 개의 객체를 인식하고 인식된 객체를 검출하는 것을 객체검출(Object Detection)이라고 한다.

1개 객체 검출:Classification

Q9. 인공지능 알고리즘 이해

신경망끼리 경쟁하여 최적화를 수행하는 신경망은(생성적 적대 신경망 GAN)이라고 한다. 

CNN알고리즘: 사진, 영상 처리에 많이 사용하는 인공지능 알고리즘으로 합성곱을 사용하는 방식.

RNN알고리즘: 음성처리에 많이 사용하는 인공지능 알고리즘으로 계층의 출력이 순환하는 신경망.

인공지능과 빅데이터

Q10. 빅데이터의 특징

빅데이터의 3V특징: 규모(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)의 특징을 가지고 있다. 

Q11. 빅데이터 다양성의 데이터 종류

빅데이터의 특징중 다양성(Variety)는 정형데이터, 반정형데이터, 비정형데이터로 분류된다. 

Q12. 인공지능이 학습하는 데이터 형태

인공지능 학습에 필요한 데이터는 (라벨링)작업을 통하여 원천데이터와 함께 (데이터셋)형태로 제공된다.