처음 만나는 인공지능 6장 연습문제 풀이

6장

 

1. 신경망 연산에서는 행렬의 곱셈이 기본적으로 사용된다. ㅇ

 

2. 미분은 기하학적 관점에서 보면 주어진 곡선의 접선을 구하는 문제와 동치이다. ㅇ

 

3. 우리가 일상생활에서 사용하는 자연어는 프로그래밍 언어와는 달리 미리 정해진 규칙에 따라 엄밀하게 사용된다. x

 

4. prolog는 논리에 기반을 두 인공지능용 프로그래밍 언어인데, 지식을 서술 논리로 표현하고 규칙에 따라 추론한다. ㅇ

 

5. 미분의 체인 규칙은 3개까지의 변수에 대해서만 연쇄적으로 작용된다. x

->3개 이상의 변수에 대해서도 가능

 

6. 경사하강법은 오차의 제곱이 가장 많이 증가하는 방향으로 변화한다. x

-> 오차의 제곱이 가장 많이 감소하는 방향으로 변화

 

7. 델타 규칙과 경사하강법은 신경망의 학습 규칙의 기반을 이해하는데 필요하다. o

 

8. 벡터나 행렬과 같은 수학적 바탕이 없이도 인공지능 연구는 가능하다. x

 

9. 벡터의 내적은 성분들끼리 곱한 결과의 합이므로 스칼라 값이다. o

 

10. 행렬은 인공지능의 신경망에서 입력과 연결강도 사이의 곱의 합을 구할 경우에 특히 중요한 역할을 한다. o

 

1. 삼각함수에서는 일반적인 각도 표현 대신 pi나 2pi를 사용하는 ( 호도법 )을 사용한다.

 

2. 1960년대 개발된 인공지능 언어 중 하나인 ( Lisp ) 은 기본적인 자료형이 기호 형태로 나타낸 리스트와 트리 형태로 되어있다. -> 존 메카시

 

3. 구글이 딥러닝을 위해 개발한 텐서플로는 ( python ) 언어로 구현되었다.

 

4. 통계에서 표준편차의 제곱은 ( 분산 )이다.

 

5. ( 회귀 직선 )의 계수 a,b는 각 점의 직전에서의 수직 거리의 제곱의 총합이 가장 작아지도록 결정된다.

 

6. 최근에 신경망 라이브러리로 많이 활용되고 있는 것은 ( 텐서플로 )와 ( 파이토치 )이다.

 

7. 다음 주 활성 함수로 비교적 많이 쓰이지 않는 함수는? - (4)

1. 계단 함수 2. 임계논리 함수 3. 시그모이드 함수 4. 코사인 함수

 

8. 다음 중 인공지능과 관련이 상대적으로 적은 프로그래밍 언어 - (2)

1. python 2.Ruby 3.Lisp 4.Prolog

 

9. 다음 중 인공지능 관련 중 가장 오래전부터 사용되던 것은? - (4)

1.python 2.텐서플로 3. 파이토치 4.Lisp

초기 - Lisp

논리 처리 - Prolog

신경망 및 딥러닝 - python

 

10. 다음 중 python의 주요 특징이라고 볼 수 없는 것은? (3)

1. 인터프리터 언어로서 실행 결과를 즉석에서 확인 가능

2. 들여쓰기를 사용하여 블록에서 구분하는 문법을 채용

3. 프리웨어가 아니므로 비싸지는 않으나 프로그램을 구입 해야한다.

4. 플랫폼 독립적이다.

 

주관식

1. 수학적 지식 4가지

미분, 벡터, 행렬, 확률, 통계(평균, 분산, 표준편차), 회귀직선

 

2. 회귀직선을 간단히 설명, 회귀 분석과의 관계를 말하시오

회귀 직선이란 두 변수 x, y간의 관계를 나타내는 직선 y=ax+b를 뜻함.

이때 각 점의 직선에서 수직 거리의 제곱의 총합이 최소가 되도록 a,b 결정

회귀 직선을 통해 회귀 분석을 시행하여 인공지능의 예측 기능 등에 이용됨

 

3. 신경망 학습에서 행렬과 벡터에 대한 지식이 필요한 이유

행렬은 신경망에서 벡터와 같은 형태의 연산을 매우 빠르게 처리 가능하며, 신경망 학습에서 뉴런으로 들어오는 입력과 연결 강도와의 곱 계산에 행렬의 곱이 필요하다.

이와 같은 곱은 주로 벡터의 내적으로 연산되며, 행렬의 곱 연산을 이용하면 매우 편리해진다. 따라서 인공 지능에서 행렬에 대한 기초적인 지식과 이해가 필요하다.

 

4, 행렬 곱

 

5. 인공지능 언어로 많이 쓰이는 python 주요 특징

- 문법 간단

- 인터프리터 언어 : 실행결과를 즉석에서 확인할 수 있음

- 플랫폼 독립적

- 동적 타이핑 대화형 언어

- 세미콜론 ; 없음

- 들여쓰기로 블록 구분