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최신 HCIP-AI EI Developer H13-321_V2.5 무료샘플문제 (Q50-Q55):

질문 # 50
The natural language processing field usually uses distributed semantic representation to represent words.
Each word is no longer a completely orthogonal 0-1 vector, but a point in a multi-dimensional real number space, which is specifically represented as a real number vector.

A. TRUE
B. FALSE

정답：A

설명：
Traditional word representations like one-hot vectors are sparse and orthogonal, failing to capture semantic similarities.Distributed semantic representations(word embeddings) map words to dense, continuous vectors in a multi-dimensional space where similar words have similar vector representations. This approach enables better generalization and semantic reasoning in NLP tasks.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"Distributed semantic representation maps words to dense real-valued vectors in continuous space, allowing semantic similarity to be captured in vector geometry." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Word Vector Representation

질문 # 51
When training a deep neural network model, a loss function measures the difference between the model's predictions and the actual labels.

A. TRUE
B. FALSE

정답：A

설명：
In the HCIP-AI EI Developer V2.5 study guide, the loss function is defined as a core component in training deep neural network models. It serves as a quantitative measure of how well the model's predictions match the actual ground truth labels. By calculating the difference between predicted outputs and actual labels, the loss function provides feedback that the optimization algorithm (such as gradient descent) uses to update model parameters. This process is iterative, aiming to minimize the loss value, thereby improving prediction accuracy. For example, in classification tasks,Cross-Entropy Lossis commonly used, while in regression tasks,Mean Squared Error (MSE)is typical. The smaller the loss, the better the model's performance on the given data.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"A loss function is an objective function that evaluates the difference between the model output and the real label. The goal of training is to minimize this loss so that the model predictions approach the actual values." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Model Training and Evaluation

질문 # 52
What are the adjacency relationships between two pixels whose coordinates are (21,13) and (22,12)?

A. Diagonal adjacency
B. 4-adjacency
C. No adjacency relationship
D. 8-adjacency

정답：A,D

설명：
Pixel adjacency describes how pixels are connected:
* 4-adjacency:Pixels share a side (up, down, left, right).
* Diagonal adjacency:Pixels touch at a corner.
* 8-adjacency:Combination of 4-adjacency and diagonal adjacency.
Given coordinates (21,13) and (22,12), the pixels differ by 1 in both x and y directions, meaning they meet at a corner - this isdiagonal adjacency. Since 8-adjacency includes both side and diagonal adjacency, they are also8-adjacent.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"In 8-adjacency, pixels are considered neighbors if they are connected horizontally, vertically, or diagonally.
Diagonal adjacency occurs when pixels touch at a corner."
Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Digital Image Basics

질문 # 53
The attention mechanism in foundation model architectures allows the model to focus on specific parts of the input data. Which of the following steps are key components of a standard attention mechanism?

A. Calculate the dot product similarity between the query and key vectors to obtain attention scores.
B. Compute the weighted sum of the value vectors using the attention weights.
C. Apply a non-linear mapping to the result obtained after the weighted summation.
D. Normalize the attention scores to obtain attention weights.

정답：A,B,D

설명：
The standardattention mechanisminvolves:
* Computing attention scores via the dot product of query and key vectors (A).
* Applying a normalization function (typically softmax) to obtain attention weights (D).
* Using these weights to compute a weighted sum of the value vectors (B).OptionCis not a standard step
- non-linear mappings are not applied after the weighted sum in the basic attention formula.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"Attention computes dot products between query and key, normalizes scores with softmax, and uses them to weight value vectors." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Attention Mechanism Fundamentals

질문 # 54
Transformer models outperform LSTM when analyzing and processing long-distance dependencies, making them more effective for sequence data processing.

A. TRUE
B. FALSE

정답：A

설명：
Transformers, usingself-attention, can capture dependencies between any two positions in a sequence directly, regardless of distance. LSTMs, despite gating mechanisms, process sequences step-by-step and may struggle with very long dependencies due to vanishing gradients. This makes Transformers more efficient and accurate for tasks involving long-range context, such as document summarization or translation.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"Transformers excel in modeling long-distance dependencies because self-attention relates all positions in a sequence simultaneously, unlike recurrent models." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Transformer vs. RNN Performance

질문 # 55
......

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