Page 148 - 인공지능 수학 교과서

정답 및 해설

인공지능과 수학 자료의 표현

스스로 정리하기 본문 18쪽 Ⅱ -1. 텍스트 자료의 표현과 처리

➊ 인공지능(AI, Artificial Intelligence)이란 사람만
 텍스트 자료의 표현 본문 25~31쪽
이 할 수 있다고 생각한 지각, 학습, 추론, 자연어 처
문제 1
리 등의 능력을 컴퓨터가 실행하도록 프로그램으로
A B
단어 시험 사회 질문 인공지능 긴장 예상 회사
구현하는 기술이다.
포함 여부 1 0 1 1 1 0 0
➋ •1950년대 퍼셉트론 개발
•1960~1970년대 전문가 시스템 개발 단어들 중에서 ‘시험, 인공지능, 질문, 긴장’이 등장
• 1980~1990년대 다층 퍼셉트론과 딥러닝에 핵심 하였고, ‘사회, 예상, 회사’는 등장하지 않았다. 따라
적인 개념과 방법 소개 서 주어진 문장이 나타내는 벡터는 (1, 0, 1, 1, 1, 0, 0)
•2000년대 딥러닝 개발 이다.
➌ (예시 답안) 문제 2
인공지능 비서는 사람의 음성을 인식하여 텍스트로 (1) 두 문장 A와 B에 포함된 주요 단어의 빈도수를

변환할 때 말의 의미를 이해하기 위해 수학의 집합 표로 나타내면 다음과 같다.
과 벡터를 이용하여 표현한다. 또한, 사람의 목소리 A B
인공 면 회 합 질 생 표 시 예 긴
는 파동으로 이루어져 있으며 그 파동은 삼각함수로 지능 접 사 격 문 각 현 험 상 장
문장 A 2 2 1 1 1 1 1 0 0 0
표현할 수 있다.
문장 B 1 0 0 0 2 0 1 2 1 1
대단원 마무리 본문 20~21쪽

(2) 표를 보고 두 문장 A, B의 단어별 빈도수를 나타
01 퍼셉트론 02 딥러닝 내는 벡터를 구하면
03 전문가 시스템 04 인공 신경망

a=(2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0)
05 확률, 통계
b=(1, 0, 0, 0, 2, 0, 1, 2, 1, 1)

06 ❶ F ❷ T ❸ T ❹ F
이다.
07 ❶ 2 ❷ Sum
낱말 퍼즐
스스로 정리하기 본문 31쪽
➍➍
➊함 ➋수 ➌배 블 루
딥 ➊ 텍스트 문서는 문서 자체로 처리할 수 없고, 단어로

❺기 계 학 습 타 러
분할해서 벡터로 나타내어 처리한다.
적 닝

논 ➋ 문장의 주요 단어들을 집합의 원소로 나타낸다.

➏역 ➐전 파 알 고 리 즘 ➌ 벡터는 성분을 이용하여 단어의 사용 빈도수를 표현
➑앨 문 합 할 수 있고, 원-핫 벡터로 표현할 수도 있다.
런 가
튜 시
➒튜 링 테 스 트  텍스트 자료의 처리와 시각화 본문 34~43쪽
➓➓
템 공 지 능
인
문제 3
공
 (1) 상대도수의 총합은 1이므로
다 층 퍼 셉 트 론 신
트 경 3 1 3 1 1 =1에서
머 망 20 + 10 +b+ 10 + 10 + 10
스
b=;4!;
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