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01 기출유형문제 정답과 해설 252 쪽 ▶▶
01 회
01 다음 중 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 포함 관계를 04 다음 중 과소적합(Underfitting)을 해결하기 위한 방
올바르게 설명한 것은? 법으로 가장 적절한 것은?
① 딥러닝 ⊃ 머신러닝 ⊃ 인공지능 ① 학습 데이터의 양을 줄인다.
② 인공지능 ⊃ 딥러닝 ⊃ 머신러닝 ② 모델의 복잡도를 높이거나 학습 시간을 늘린다.
③ 인공지능 ⊃ 머신러닝 ⊃ 딥러닝 ③ 드롭아웃(Dropout) 기법을 적용한다.
④ 머신러닝 ⊃ 인공지능 ⊃ 딥러닝 ④ 정규화(Regularization) 규제를 강화한다.
05 트랜스포머(Transformer) 모델의 핵심 메커니즘으
로, 문장 내의 단어들이 서로 어떤 연관성을 가지는
02 다음 중 지도학습(Supervised Learning)의 알고리즘 지 계산하여 문맥을 파악하는 기술은?
이 아닌 것은? ① 합성곱 신경망(CNN)
① 선형 회귀(Linear Regression) ② 순환 신경망(RNN)
② 의사결정 나무(Decision Tree) ③ 셀프 어텐션(Self-Attention)
③ K-평균 군집화(K-means Clustering) ④ 맥스 풀링(Max Pooling)
④ 서포트 벡터 머신(SVM)
06 다음 빈칸에 들어갈 알맞은 단어는?
( )은(는) 대규모 데이터셋으로 사전 학
습(Pre-training)된 모델을 가져와서, 특정 작업
03 인공신경망에서 입력 신호의 총합을 출력 신호로 변
이나 도메인에 맞는 소규모 데이터셋으로 추가
환하는 함수로, 0과 1 사이의 값을 출력하며 이진 분
학습을 시켜 성능을 최적화하는 과정이다.
류에 주로 사용되는 활성화 함수는?
① ReLU 함수 ① 임베딩(Embedding)
② 시그모이드(Sigmoid) 함수 ② 미세 조정(Fine-tuning)
③ 항등(Identity) 함수 ③ 토큰화(Tokenization)
④ Softmax 함수 ④ 프롬프트 인젝션(Prompt Injection)
218 PART 6. 기출유형문제
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