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LEVEL 4 AI/머신러닝 기초 코스

층층이 지능: 신경망 로직

파이썬의 핵심을 찌르는 단계별 퀴즈를 풀어보세요.

섹션 완료도 0%
획득 가능 포인트 270 P
COURSE 1. 파이썬 초급 142
COURSE 2. 파이썬 중급 106
COURSE 3. 데이터 사이언스 67
COURSE 4. AI/머신러닝 기초 59
COURSE 4 AI/머신러닝 기초
데이터 구조화: AI 전처리 0/17 데이터의 규칙: 예측 로직 0/14 예와 아니오: 판단 로직 0/6 닮은꼴 찾기: 관계 로직 0/7 최적의 경로: 강화 로직 0/7 층층이 지능: 신경망 로직 0/7 옷의 시너스: 판단 로직 0/1
전체 7 빈칸 채우기 6 객관식 1
01
객관식
신경망의 3대 층 구조

인공 신경망에서 데이터가 흐르는 순서로 옳은 것은?

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02
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인공 뉴런: 퍼셉트론의 구조

신경망의 가장 기초 단위인 퍼셉트론은 여러 입력값에 가중치를 곱하고 편향을 더해 결과를 냅니다. 이 합산 과정을 코드로 완성하세요.

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03
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활성화 함수: ReLU의 역할

신경망에 비선형성을 부여하여 복잡한 학습을 가능하게 하는 ReLU 함수를 구현해 보세요.

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04
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다층 신경망(MLP)의 계층 구조

입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된 다층 퍼셉트론의 순전파(Forward) 과정을 빈칸에 채우세요.

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05
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텐서플로(Keras) 모델 생성

세계적으로 널리 쓰이는 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow/Keras로 간단한 신경망 모델을 설계해 보세요.

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06
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손실 함수와 옵티마이저 설정

학습을 시작하기 전, 오차를 어떻게 계산하고(Loss) 어떻게 수정할지(Optimizer) 설정하는 과정을 완성하세요.

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07
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에포크(Epoch)와 반복 학습

전체 데이터를 몇 번 반복해서 학습할지 결정하는 개념인 에포크(Epoch)를 적용하여 학습을 실행해 보세요.

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