2024. 7. 24. 10:52ㆍStudy/금융DT
예상 문제 20개 (인공지능 기술의 이해와 활용)
문제 1
질문: 강한 인공지능과 약한 인공지능에 대한 설명으로 옳은 것은?
① 강한 인공지능은 현재 실용화된 기술이며, 일상생활에서 많이 사용된다.
② 약한 인공지능은 특정 목적을 위해 개발된 프로그램이며, 예시로 알파고가 있다.
③ 약한 인공지능은 스스로 학습하고 진화할 수 있는 능력을 가지고 있다.
④ 강한 인공지능은 단순히 인간이 미리 심어 놓은 명령만을 수행한다.
답: ② 약한 인공지능은 특정 목적을 위해 개발된 프로그램이며, 예시로 알파고가 있다.
해설: 약한 인공지능은 인간이 미리 심어 놓은 프로그램에 기반하여 특정 목적을 수행하며, 알파고가 그 예시이다.
문제 2
질문: 다음 중 인공지능의 주요 분류에 속하지 않는 것은?
① 강한 인공지능
② 약한 인공지능
③ 중간 인공지능
④ 딥러닝
답: ③ 중간 인공지능
해설: 인공지능은 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 분류되며, 중간 인공지능이라는 개념은 존재하지 않는다.
문제 3
질문: 인공지능의 구현 방식 중 데이터 기반으로 학습하는 구체적인 접근 방식은?
① 하드코딩
② 머신 러닝
③ 네트워크 프로그래밍
④ 클라우드 컴퓨팅
답: ② 머신 러닝
해설: 머신 러닝은 데이터를 활용해 인공지능을 구현하는 구체적인 접근 방식이다.
문제 4
질문: 딥 러닝에서 주로 사용되는 신경망 종류가 아닌 것은?
① 합성곱 신경망(CNN)
② 심층 신경망(DNN)
③ 순환 신경망(RNN)
④ 단층 신경망(SNN)
답: ④ 단층 신경망(SNN)
해설: 딥 러닝에서는 합성곱 신경망(CNN), 심층 신경망(DNN), 순환 신경망(RNN) 등이 주로 사용되며, 단층 신경망(SNN)은 포함되지 않는다.
문제 5
질문: 인공지능 알고리즘과 빅 데이터의 관계에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
① 인공지능 알고리즘은 빅 데이터를 분석하여 패턴을 발견한다.
② 빅 데이터는 인공지능 알고리즘의 성능을 높이는 데 중요하다.
③ 인공지능 알고리즘은 항상 공정하고 편향되지 않은 결론을 도출한다.
④ 인공지능 알고리즘에는 인간의 편견이 투영될 수 있다.
답: ③ 인공지능 알고리즘은 항상 공정하고 편향되지 않은 결론을 도출한다.
해설: 인공지능 알고리즘에는 인간의 편견이 투영될 수 있으며, 항상 공정하고 편향되지 않은 결론을 도출하지는 않는다.
문제 6
질문: 인공지능이 의사결정의 이유를 설명할 수 없다는 문제를 극복하기 위해 대두된 개념은?
① 딥러닝
② 강화 학습
③ 설명 가능한 인공지능(XAI)
④ 강화된 알고리즘
답: ③ 설명 가능한 인공지능(XAI)
해설: 설명 가능한 인공지능(XAI)은 인공지능의 의사결정 이유를 설명할 수 있도록 하는 개념이다.
문제 7
질문: 금융권에서 인공지능이 널리 적용되고 있는 분야가 아닌 것은?
① 챗봇
② 로보 어드바이저
③ 신용 평가
④ 블록체인 거래
답: ④ 블록체인 거래
해설: 금융권에서 인공지능은 챗봇, 로보 어드바이저, 신용 평가 등 다양한 분야에 적용되고 있으나, 블록체인 거래는 주로 분산 원장 기술에 해당한다.
문제 8
질문: 챗봇과 음성 봇의 기술적 기반이 되는 것은?
① 머신 러닝과 클라우드 컴퓨팅
② 음성 인식과 텍스트 변환
③ 데이터베이스 관리와 네트워크 보안
④ 소프트웨어 엔지니어링과 하드웨어 설계
답: ② 음성 인식과 텍스트 변환
해설: 챗봇과 음성 봇의 기술적 기반은 음성 인식(Speech-to-Text)과 텍스트 변환(Text-to-Speech) 기술이다.
문제 9
질문: 현재 인공지능이 적용되는 금융 업무로 옳지 않은 것은?
① 이상 거래 탐지 시스템(FDS)
② 기계 독해(MRC)
③ 주식 거래 자동화
④ 고객 감정 분석
답: ④ 고객 감정 분석
해설: 현재 금융권에서 인공지능은 이상 거래 탐지 시스템(FDS), 기계 독해(MRC), 주식 거래 자동화 등에서 활용되며, 고객 감정 분석은 주로 마케팅 및 서비스 분야에 해당한다.
문제 10
질문: 인공지능의 학습에 사용되는 데이터를 다루는 방식으로 옳지 않은 것은?
① 정형 데이터만을 사용하여 학습한다.
② 대규모 데이터셋을 활용한다.
③ 데이터의 편향을 최소화하기 위해 노력한다.
④ 데이터의 질을 높이기 위해 전처리를 수행한다.
답: ① 정형 데이터만을 사용하여 학습한다.
해설: 인공지능은 정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터도 사용하여 학습하며, 데이터의 질을 높이기 위해 전처리를 수행하고 편향을 최소화하려고 노력한다.
문제 11
질문: 딥 러닝의 한 종류로 이미지 분석에 많이 사용되는 신경망은?
① 합성곱 신경망(CNN)
② 순환 신경망(RNN)
③ 강화 신경망(GNN)
④ 단층 신경망(SNN)
답: ① 합성곱 신경망(CNN)
해설: 합성곱 신경망(CNN)은 이미지 분석에 많이 사용되는 딥 러닝 신경망이다.
문제 12
질문: 인공지능의 학습 방식 중 교사 학습(Supervised Learning)에 해당하는 것은?
① 레이블이 없는 데이터를 사용하여 패턴을 발견하는 방식
② 레이블이 있는 데이터를 사용하여 학습하는 방식
③ 환경과 상호작용하여 보상을 받는 방식
④ 데이터를 사용하지 않고 규칙에 따라 동작하는 방식
답: ② 레이블이 있는 데이터를 사용하여 학습하는 방식
해설: 교사 학습(Supervised Learning)은 레이블이 있는 데이터를 사용하여 학습하는 방식이다.
문제 13
질문: 인공지능 알고리즘이 불공정한 결론을 도출할 수 있는 이유는?
① 데이터의 양이 충분하지 않아서
② 알고리즘이 너무 복잡해서
③ 알고리즘 개발자의 편견이 투영되어서
④ 컴퓨터 성능이 낮아서
답: ③ 알고리즘 개발자의 편견이 투영되어서
해설: 인공지능 알고리즘에는 알고리즘 개발자의 편견이 투영될 수 있어 불공정한 결론을 도출할 수 있다.
문제 14
질문: 금융권에서 인공지능을 이용해 리스크 관리를 하는 방식으로 옳은 것은?
① 거래 데이터를 분석하여 잠재적 위험을 예측한다.
② 고객의 감정을 분석하여 서비스 품질을 높인다.
③ 사기 거래를 예방하기 위해 블록체인을 사용한다.
④ 고객의 위치 정보를 추적하여 마케팅을 진행한다.
답: ① 거래 데이터를 분석하여 잠재적 위험을 예측한다.
해설: 금융권에서 인공지능은 거래 데이터를 분석하여 잠재적 위험을 예측하는 데 사용된다.
문제 15
질문: 인공지능의 '블랙 박스' 문제를 해결하기 위한 방안은?
① 더 많은 데이터를 수집한다.
② 알고리즘을 더 복잡하게 만든다.
③ 설명 가능한 인공지능(XAI)을 개발한다.
④ 데이터의 편향을 제거한다.
답: ③ 설명 가능한 인공지능(XAI)을 개발한다.
해설: 설명 가능한 인공지능(XAI)은 인공지능의 '블랙 박스' 문제를 해결하기 위해 개발되었다.
문제 16
질문: 인공지능 챗봇의 활용 분야로 적절하지 않은 것은?
① 고객 응대
② 사내 업무 처리
③ 질병 진단
④ 기술 지원
답: ③ 질병 진단
해설: 인공지능 챗봇은 주로 고객 응대, 사내 업무 처리, 기술 지원 등에 활용되며, 질병 진단은 주로 전문 의료 시스템에서 수행된다.
문제 17
질문: 인공지능 알고리즘이 민주주의를 위협할 수 있는 이유로 옳은 것은?
① 알고리즘이 투명하지 않아서
② 알고리즘이 너무 복잡해서
③ 알고리즘이 데이터를 많이 사용해서
④ 알고리즘이 인간의 지능을 뛰어넘어서
답: ① 알고리즘이 투명하지 않아서
해설: 인공지능 알고리즘이 투명하지 않아 어떤 근거로 결론이 도출되는지 알 수 없기 때문에 민주주의를 위협할 수 있다.
문제 18
질문: 금융권에서 인공지능 기반 신용 평가 시스템의 장점은?
① 모든 고객에게 동일한 평가 결과를 제공한다.
② 대규모 데이터를 분석하여 더 정확한 평가를 제공한다.
③ 평가 과정이 매우 간단하고 신속하다.
④ 신용 평가 결과를 예측하기 쉽다.
답: ② 대규모 데이터를 분석하여 더 정확한 평가를 제공한다.
해설: 인공지능 기반 신용 평가 시스템은 대규모 데이터를 분석하여 더 정확한 평가를 제공하는 것이 장점이다.
문제 19
질문: 음성 봇의 기본 기능으로 옳지 않은 것은?
① 음성을 텍스트로 변환한다.
② 텍스트를 음성으로 변환한다.
③ 사람의 감정을 분석한다.
④ 기본적인 대화를 수행한다.
답: ③ 사람의 감정을 분석한다.
해설: 음성 봇은 음성을 텍스트로 변환하고 텍스트를 음성으로 변환하며, 기본적인 대화를 수행할 수 있지만, 사람의 감정을 분석하는 기능은 기본적으로 포함되지 않는다.
문제 20
질문: 인공지능 기술의 금융권 활용이 확산되는 이유로 적절하지 않은 것은?
① 대규모 데이터 분석 능력
② 높은 비용 절감 효과
③ 모든 분야에서 완벽한 성능
④ 다양한 고객 서비스 제공
답: ③ 모든 분야에서 완벽한 성능
해설: 인공지능 기술은 대규모 데이터 분석 능력과 높은 비용 절감 효과, 다양한 고객 서비스 제공 등의 이유로 금융권에서 활용이 확산되고 있지만, 모든 분야에서 완벽한 성능을 보장하지는 않는다.
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