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|---|---|---|
| 주제 1: 성능 최적화 | 10% | - 모델 효율성 및 추론 성능 최적화 - NVIDIA 플랫폼을 활용한 하드웨어 가속화 - 확장성 및 배포 시 고려 사항 |
| 주제 2: 멀티모달 데이터 | 15% | - 멀티모달 모델의 구조 및 통합 방식 - 데이터 전처리, 융합 및 표현 기법 - 텍스트, 이미지, 오디오 데이터의 특성 |
| 주제 3: 신뢰 가능한 AI | 5% | - 강건성 확보 및 오류 완화 방안 - 생성형 시스템의 신뢰성, 공정성 및 안전성 - 윤리적 고려 사항 및 책임 있는 사용 방안 |
| 주제 4: 기본 기계 학습 및 AI 지식 | 20% | - 생성형 AI의 원리 및 기법 - 기계 학습 및 심층 학습의 기본 개념 - 멀티모달 시스템과 관련된 신경망 구조 |
| 주제 5: 실험 설계 및 진행 | 25% | - 모델 학습, 미세 조정 및 평가 - 실험 설계 및 방법론 - 생성형 모델의 평가 지표 및 검증 전략 |
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| 주제 7: 데이터 분석 및 시각화 | 10% | - 멀티모달 데이터세트 및 결과물 분석 - 생성형 AI 결과물의 해석 - 모델 작동 방식 및 결과에 대한 시각화 기법 |
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In experimentation, how does data augmentation contribute to improving model accuracy?
- A. It reduces the complexity of the model, making it easier to train and evaluate.
- B. It helps in increasing the size of the dataset, leading to better generalization of the model.
- C. It improves the interpretability of the model by providing additional insights into the data.
- D. It has no impact on model accuracy and is primarily used for data visualization purposes.
정답: B 🗳️
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
What does 'modality alignment' refer to?
- A. Aligning different modalities within multimodal data to ensure meaningful connections and associations.
- B. The integration of pretrained models to perform custom tasks involving different types of data.
- C. The process of integrating diverse data types such as text, images, audio, time series, and geospatial information.
- D. Addressing challenges related to missing or incomplete information across different modalities.
정답: A 🗳️
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
You are developing a ML model for image classification. You have a dataset with 10,000 images of cats, dogs and birds. Which of the following ML models would be the most appropriate choice for this task?
- A. K-Means Clustering
- B. Linear Regression
- C. Convolutional Neural Network (CNN)
- D. Logistic Regression
정답: C 🗳️
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
In the transformer architecture, what is the purpose of positional encoding?
- A. To add information about the order of each token in the input sequence.
- B. To encode the semantic meaning of each token in the input sequence.
- C. To remove redundant information from the input sequence.
- D. To encode the importance of each token in the input sequence.
정답: A 🗳️
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What is a common method to reduce the computational cost of deep learning models during inference?
- A. Increasing the batch size.
- B. By replacing activation functions in some neurons with simpler ones.
- C. Adding more convolutional filters.
- D. Pruning weights or neurons.
정답: D 🗳️
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