최고의 인공 지능(AI) 인터뷰 질문 및 답변
주요 인공 지능 인터뷰 질문
꿈의 직업을 갖기 위한 신입생과 경력 지원자를 위한 인공 지능 면접 질문과 답변은 다음과 같습니다.
1) 인공지능이란 무엇인가?
인공지능(Artificial Intelligence)은 인간처럼 작동하고 반응하는 지능적인 기계의 창조를 강조하는 컴퓨터 과학의 한 분야이다.
2) 인공지능 신경망이란?
인공 지능 신경망은 생물학적 뇌가 작동하는 방식을 수학적으로 모델링하여 기계가 인간과 동일한 방식으로 생각하고 학습할 수 있도록 하여 음성, 사물, 동물 등을 우리처럼 인식할 수 있게 해줍니다.
3) AI(인공지능)을 활용할 수 있는 다양한 분야는 무엇인가요?
인공지능은 컴퓨팅, 음성인식, 생물정보학, 휴머노이드 로봇, 컴퓨터 소프트웨어, 우주항공 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
4) AI에 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어가 아닌 것은 무엇입니까?
Perl 언어는 AI에 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어가 아닙니다.
5) AI에서 프롤로그란 무엇인가?
AI에서 프롤로그는 논리를 기반으로 한 프로그래밍 언어입니다.
6) 강한 AI와 약한 AI의 차이점에 대해 설명해주세요.
Strong AI는 컴퓨터가 인간과 동등한 수준으로 생각하도록 만들 수 있다는 강력한 주장을 하는 반면, 약한 AI는 인간 지능과 유사한 일부 기능을 컴퓨터에 통합하여 더 유용한 도구로 만들 수 있다고 단순히 예측합니다.
7) 통계 AI와 고전 AI의 차이점을 언급해 주세요.
통계적 AI는 주어진 패턴에 대해 추세를 유도하는 등의 "귀납적" 사고에 더 관심이 있습니다. 반면, 고전적 AI는 제약 조건으로 주어진 "연역적" 사고에 더 관심이 있으며 결론을 추론합니다.
8) 대체키, 인공키, 복합키, 자연키란 무엇인가요?
대체 키: 기본 키를 제외한 모든 후보 키를 대체 키라고 합니다.
인공 키: 명확한 키가 단독으로 존재하지 않거나 복합 키를 사용할 수 없는 경우, 최후의 수단은 각 레코드나 항목에 번호를 부여하여 키를 생성하는 것입니다. 이를 인공 키라고 합니다.
복합 키: 구문 내에서 발생을 고유하게 정의하는 단일 데이터 요소가 없는 경우 여러 요소를 통합하여 구문에 대한 고유 식별자를 생성하는 것을 복합 키라고 합니다.
자연 키: 자연키는 구성 내에 저장되고 기본 키로 활용되는 데이터 요소 중 하나입니다.
9) 생산규칙은 무엇으로 구성되나요?
생산 규칙은 일련의 규칙과 일련의 단계로 구성됩니다.
10) 어떤 검색 방법이 메모리를 덜 차지합니까?
"깊이 우선 탐색" 방법은 메모리를 적게 차지합니다.
11) 게임 플레이 문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
휴리스틱 접근 방식은 지능적인 추측에 기반한 기술을 사용하므로 게임 플레이 문제를 해결하는 가장 좋은 방법입니다. 예를 들어, 인간과 컴퓨터 사이의 체스는 무차별 대입 계산을 사용하여 수십만 개의 위치를 살펴봅니다.
12) A* 알고리즘은 어떤 검색 방법을 기반으로 합니까?
A* 알고리즘은 최적화 및 빠른 경로 선택에 대한 아이디어를 제공하고 모든 특성이 A* 알고리즘에 있으므로 최선의 첫 번째 검색 방법을 기반으로 합니다.
13) 하이브리드 베이지안 네트워크에는 무엇이 포함되어 있나요?
하이브리드 베이지안 네트워크에는 이산형 변수와 연속형 변수가 모두 포함되어 있습니다.
14) 인공지능에서 에이전트란 무엇인가?
모든 것은 센서를 통해 환경을 인식하고 이펙터를 통해 환경에 따라 행동하는 것을 에이전트라고 합니다. 에이전트에는 로봇, 프로그램, 인간 등이 포함됩니다.
15) 부분 주문 또는 계획에는 무엇이 포함됩니까?
부분주문계획에서는 가능한 상황을 탐색하는 것이 아니라 가능한 계획의 공간을 탐색하는 것을 포함한다. 아이디어는 계획을 하나씩 구성하는 것입니다.
16) 계획을 수립할 때 취할 수 있는 두 가지 단계는 무엇입니까?
a) 운영자(작업) 추가
b) 연산자 사이에 순서 제약 조건을 추가합니다.
17) 논리적 규칙 기반 시스템의 바람직한 속성이 아닌 것으로 간주되는 속성은 무엇입니까?
"부착"은 논리적 규칙 기반 시스템의 바람직한 속성이 아닌 것으로 간주됩니다.
18) 인공 지능의 신경망이란 무엇입니까?
인공 지능에서 신경망은 생물학적 신경 시스템을 에뮬레이션한 것으로, 데이터를 수신하고, 데이터를 처리하고, 알고리즘과 경험적 데이터를 기반으로 출력을 제공합니다.
19) 알고리즘이 완성되었다고 간주되는 시점은 언제입니까?
알고리즘이 존재하는 경우 솔루션으로 종료되면 알고리즘이 완료되었다고 합니다.
20) 휴리스틱 기능이란 무엇입니까?
휴리스틱 기능은 검색 알고리즘에서 사용 가능한 정보를 기반으로 각 분기 단계에서 대안의 순위를 매겨 어떤 분기를 따를지 결정합니다.
21) 계획 시스템의 세 번째 구성 요소의 기능은 무엇입니까?
계획 시스템에서 세 번째 구성 요소의 기능은 문제에 대한 해결책을 찾은 시기를 감지하는 것입니다.
22) AI의 '일반성'이란 무엇인가요?
일반성은 방법을 다양한 응용 분야에 적용할 수 있는 용이성의 척도입니다.
23) 하향식 파서란 무엇입니까?
하향식 파서는 문장의 가설을 세우고 개별 사전 터미널 기호가 작성될 때까지 하위 수준 구성 요소를 연속적으로 예측하는 것으로 시작됩니다.
24) 인공지능에서 너비 우선 탐색과 최선 우선 탐색의 차이점에 대해 말씀해 주시겠습니까?
이것은 매우 유사한 두 가지 전략입니다. 최선의 첫 번째 검색에서는 평가 기능에 따라 노드를 확장합니다. 반면, 너비 우선 탐색에서는 부모 노드의 비용 함수에 따라 노드가 확장됩니다.
25) '인공지능'의 프레임과 스크립트는 무엇인가요?
프레임은 전문가 시스템에서 비절차적 지식을 표현하는 인기 있는 방법 중 하나인 의미 네트워크의 변형입니다. 인공적인 프레임 데이터 구조 지식을 "고정관념적인 상황"을 표현하여 하위 구조로 나누는 데 사용됩니다. 스크립트는 프레임과 유사하지만, 슬롯을 채우는 값의 순서를 정해야 합니다. 스크립트는 자연어 이해 시스템에서 시스템이 이해해야 하는 상황을 기준으로 지식 기반을 구성하는 데 사용됩니다.
26) FOPL은 무엇을 의미하며 인공지능에서의 역할을 설명하나요?
FOPL은 First Order Predicate Logic의 약자이며 Predicate Logic은 다음을 제공합니다.
a) 특정 "세계"에 대한 주장을 표현하는 언어
b) 그러한 주장으로부터 결론을 도출할 수 있는 추론 시스템에서 연역 장치로의 전환
c) 집합론에 기반한 의미론
27) FOPL의 언어는 무엇으로 구성되어 있나요?
a) 상수 기호 집합
b) 변수 집합
c) 술어 기호의 집합
d) 함수 기호 집합
e) 논리적 연결사
f) 보편 양화사와 존재 한정사
g) 특수한 이진 평등 관계
28) 계산과 행위를 인터리브하여 작동하는 검색 에이전트인 '인공지능'에서의 온라인 검색을 위해서는?
온라인 검색에서는 먼저 조치를 취한 다음 환경을 관찰합니다.
29) 온라인 검색에서 제한된 양의 메모리를 사용하는 검색 알고리즘은 무엇입니까?
RBFE 및 SMA*는 제한된 양의 메모리를 사용하여 A*가 해결할 수 없는 모든 종류의 문제를 해결합니다.
30) '인공지능'에서 베이즈 법칙을 사용할 수 있는 곳은 어디입니까?
인공지능에서는 하나의 증거를 조건으로 한 확률적 질문에 대답하기 위해 베이즈 규칙을 사용할 수 있습니다.
31) 베이즈 모델을 구축하려면 몇 개의 항이 필요합니까?
AI에서 Bayes 모델을 구축하려면 세 가지 용어가 필요합니다. 조건부 확률 XNUMX개와 무조건 확률 XNUMX개입니다.
32) 베이지안 네트워크를 생성하는 동안 노드와 이전 노드 사이의 결과는 무엇입니까?
(A) 기능적으로 종속적입니다. (B) 종속적입니다. (C) 조건적으로 독립적입니다. (D) 옵션 A와 B 모두
정답은 (C) 조건부 독립
설명 : 베이지안 네트워크를 생성하는 동안 노드와 이전 노드 사이의 결과는 노드가 이전 노드와 조건부 독립이 될 수 있다는 것입니다.
33) 베이지안 네트워크를 어떻게 사용할 수 있는지 질문에 대답하려면?
베이지안 네트워크가 공동 분포를 대표하는 경우 관련된 모든 공동 항목을 합산하여 모든 쿼리를 해결할 수 있습니다.
34) 귀납적 방법과 XNUMX차 표현의 힘을 결합한 것은 무엇입니까?
귀납적 논리 프로그래밍은 귀납적 방법과 XNUMX차 표현의 힘을 결합합니다.
35) 귀납적 논리 프로그래밍에서 만족해야 할 것은 무엇입니까?
귀납적 논리 프로그래밍의 목적은 수반 제약 조건이 충족되는 가설에 대한 문장 집합을 만드는 것입니다.
36) 하향식 귀납적 학습 방법에서는 몇 개의 리터럴을 사용할 수 있습니까? 그들은 무엇인가?
하향식 귀납적 학습 방법에는 세 가지 리터럴이 있습니다.
a) 술어
b) 평등과 불평등
c) 산술 리터럴
37) 완전한 해결 전략을 뒤집는 알고리즘은 무엇입니까?
'역해상도'는 XNUMX차 이론 학습을 위한 완전한 알고리즘이므로 완전한 분해능을 반전시킵니다.
38) 음성인식에서는 어떤 종류의 신호가 사용되나요?
음성 인식에서는 음향 신호를 사용하여 일련의 단어를 식별합니다.
39) 음성 인식에서 어떤 모델이 각 단어 다음에 나오는 각 단어의 확률을 제공합니까?
바이그램 모델은 음성 인식에서 각 단어가 서로 이어지는 단어의 확률을 제공합니다.
40) 시간적 확률 추론을 해결하기 위해 어떤 알고리즘이 사용됩니까?
시간적 확률적 추론을 해결하기 위해 전환 및 센서 모델과 독립적으로 HMM(Hidden Markov Model)이 사용됩니다.
41) HMM(Hidden Markov Model)이란 무엇을 사용하는가?
Hidden Markov 모델은 시계열 데이터를 모델링하거나 시퀀스 동작을 모델링하기 위한 유비쿼터스 도구입니다. 현재 거의 모든 음성 인식 시스템에 사용됩니다.
42) 은닉 마르코프 모델에서는 프로세스의 상태를 어떻게 설명하나요?
HMM 모델의 프로세스 상태는 '단일 이산 랜덤 변수'로 설명됩니다.
43) HMM에서 변수의 가능한 값은 무엇입니까?
'세계의 가능한 상태'는 HMM의 변수가 가질 수 있는 값입니다.
44) HMM에서 추가 변수는 어디에 추가되나요?
HMM 네트워크 내에 머무르면서 추가적인 상태 변수를 시간 모델에 추가할 수 있습니다.
45) 인공지능에서 의미분석은 어떤 용도로 사용되나요?
인공지능에서는 문장군에서 의미를 추출하기 위해 의미론적 분석을 사용한다.
46) 구성적 의미론이란 무엇을 의미합니까?
P, Q 및 *에서 P*Q의 의미를 결정하는 프로세스를 구성 의미론이라고 합니다.
47) 명제논리에서는 논리적 추론을 어떻게 풀 수 있나요?
명제 논리에서는 논리적 추론 알고리즘을 다음과 같이 해결할 수 있습니다.
a) 논리적 동등성
b) 유효성
c) 만족 능력
48) 서로 다른 논리식을 동일하게 보이게 만드는 과정은 무엇입니까?
'통합' 과정은 서로 다른 논리식을 동일하게 만드는 과정입니다. 리프팅 추론을 위해서는 다른 표현이 동일하게 보이도록 만들 수 있는 대체물을 찾아야 합니다. 이 과정을 통일이라고 합니다.
49) 'Unification and Lifting'의 어떤 알고리즘이 두 문장을 가져와서 통합자를 반환합니까?
In '통합 및 리프팅' 두 문장을 취해 통합자를 반환하는 알고리즘이 '통합' 알고리즘입니다.
50) 알고리즘 계획에 대한 가장 간단한 접근 방식은 무엇입니까?
상태 공간 검색은 솔루션을 찾기 위해 모든 것을 고려하기 때문에 알고리즘 계획에 대한 가장 간단한 접근 방식입니다.
이 인터뷰 질문은 당신의 비바(구술)에도 도움이 될 것입니다.
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너무 좋아
어머나!!! 감사합니다. 많은 도움이 되었습니다!
오호
고마워요 많은 도움이 되었어요
엄청난. .
와..너무 도움이 되네요
AI에 관한 대부분의 질문에 감사드립니다.
많은 기본적인 질문을 수집하는 데 큰 도움이 되었습니다. 이는 AI에 대한 모든 사람의 머리를 명확하게 만드는 데 도움이 될 것입니다. 하지만 솔직히 답변이 더 설명적이고 길어질 수 있다고 생각합니다. 그럼에도 불구하고 도움이 되었습니다. 그리고 PDF 파일을 첨부해 주셔서 감사합니다. 인쇄하여 모든 학생들에게 배포하겠습니다.
나 이거 너무 좋아해, 고마워
좋은 설명이네요
누군가를 쉽게 이해하기 위해
아주 좋아
신의 축복이 있기를
과제 문제 해결에 많은 도움이 되었습니다 감사합니다 🥰😍
과제 문제 해결에 많은 도움이 되었습니다 감사합니다 🥰😍