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📝 IV. 인공지능

대단원 평가하기

인공지능의 개념과 특성, 인공지능 시스템, 그리고 인공지능 윤리까지 — 이 단원에서 배운 내용을 다양한 유형의 문제로 종합 점검해 봅시다!

진행률
0 / 18 문항

평가 안내

  • 📌 총 18문항 — 객관식, OX, 순서 배열, 기계학습 분류 등 다양한 유형으로 구성돼요.
  • 📌 모든 문항에 답한 뒤 맨 아래 [제출하고 채점하기]를 누르면 한 번에 채점돼요.
  • 📌 제출하기 전에는 정답이 보이지 않아요. 제출하면 답을 바꿀 수 없고, 정답과 해설이 함께 공개돼요.
  • 📌 제출하면 점수·등급과 함께 영역별 분석 결과를 보여 줘요.
  • 📌 부족한 영역은 해당 학습 페이지로 바로 복습하러 갈 수 있어요!

개념 확인 · 객관식

문제 1 🤖 개념과 특성

인공지능(AI)에 대한 설명으로 가장 알맞은 것은?

문제 2 🤖 개념과 특성

지금 우리가 일상에서 사용하는 인공지능에 대한 설명으로 옳은 것은?

문제 3 🤖 개념과 특성

'정답표(라벨)가 붙은 데이터'로 가르치는 기계학습 방법은?

문제 4 🤖 개념과 특성

'잘하면 상, 못하면 벌'을 주며 시행착오로 배우는 학습 방식은?

문제 5 ⚙️ 인공지능 시스템

인공지능 시스템을 이루는 3가지 핵심 요소가 아닌 것은?

문제 6 ⚙️ 인공지능 시스템

"Garbage In, Garbage Out(GIGO)"가 뜻하는 것은?

문제 7 ⚙️ 인공지능 시스템

코딩 없이 웹브라우저에서 직접 데이터를 모아 AI 모델을 학습시켜 볼 수 있는 구글의 도구는?

문제 8 ⚖️ 인공지능 윤리

다음 중 인공지능 윤리의 핵심 원칙이 아닌 것은?

문제 9 ⚖️ 인공지능 윤리

"AI로 친구의 얼굴을 합성한 가짜 사진(딥페이크)을 만드는 행위"에 대한 설명으로 옳은 것은?

문제 10 ⚖️ 인공지능 윤리

한 회사의 채용 AI가 여성 지원자를 차별한 사건의 가장 큰 원인은?

문제 11 ⚖️ 인공지능 윤리

AI 챗봇을 사용할 때 절대 입력하면 안 되는 것은?

문제 12 ⚖️ 인공지능 윤리

AI로 만든 그림이나 글을 다른 사람과 공유할 때 올바른 태도는?

참 / 거짓 · O X 판단

문제 13 🤖 개념과 특성

"오늘날 우리가 사용하는 AI는 대부분 특정 분야만 잘하는 '약한 인공지능'이다." — 옳은 설명일까요?

문제 14 ⚙️ 인공지능 시스템

"좋은 데이터는 양이 많을 뿐 아니라 다양하고 정확해야 한다." — 옳은 설명일까요?

문제 15 ⚖️ 인공지능 윤리

"인공지능은 학습 데이터의 편향에 전혀 영향을 받지 않는다." — 옳은 설명일까요?

문제 16 ⚖️ 인공지능 윤리

"AI가 만든 결과는 무조건 옳기 때문에 그대로 믿어도 된다." — 옳은 설명일까요?

직접 해 보기 · 순서 배열 · 분류

문제 17 ⚙️ 인공지능 시스템 순서 배열

인공지능 시스템이 동작하는 과정을 순서대로 배열해 보세요.

아래 보기를 차례로 누르면 순서가 정해지고, 배열된 항목을 누르면 다시 빠져요.

보기

정답 순서

문제 18 🤖 개념과 특성 분류

다음 사례를 지도학습 · 비지도학습 · 강화학습으로 분류해 보세요.

카드를 누른 뒤, 넣을 칸을 누르면 들어가요. 칸에 든 카드를 누르고 '보기'를 누르면 다시 꺼낼 수 있어요.

보기 (눌러서 선택)

🏷️ 지도학습
정답표가 있는 데이터

🧩 비지도학습
정답 없이 묶기

🎮 강화학습
상과 벌(보상)로 학습

제출하면 답을 바꿀 수 없고, 정답과 해설이 함께 공개돼요.