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| 주제 3: 데이터 연구 및 분석 | 15% | - 데이터 시각화 및 인사이트 도출 - 데이터 품질, 편향성 및 유효성 검증 - 데이터 수집, 정제 및 전처리 |
| 주제 4: AI 윤리 및 보안 | 20% | - 규정 준수 및 거버넌스 체계 - AI 특화 위협, 리스크 및 허위 정보 - 책임 있는 AI 원칙 - AI 시스템에서의 데이터 프라이버시 및 보안 |
| 주제 5: 생성형 AI 모델 | 20% | - 컨텍스트 윈도우, 토큰 제한 및 응답 관리 - AI 허브에서의 모델 선택 및 평가 - 생성형 AI 모델 계열 및 활용 사례 - 모델 호스팅 방식과 장단점 |
| 주제 6: AI 기반 코드 및 업무 흐름 최적화 | 15% | - 개발 프로세스에서의 AI 도구 통합 - 자동화 및 업무 흐름 고도화 - AI 지원 코드 생성 및 개선 |
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A practitioner is using AI to analyze customer support tickets and usage data to compare customer complaint patterns across segments. According to the 4-step EDA methodology, what is the next action after generating a high-level summary of the feedback?
- A. orient
- B. visualize
- C. hypothesize
- D. correlate
정답: C 🗳️
설명: (DumpTOP 회원만 볼 수 있음)
How does context window management help control the cost of a long-running AI conversation?
- A. by increasing the context window size to reduce the total number of API calls
- B. by switching to an algorithm that reduces the character-to-token ratio
- C. by automatically switching to a lower-cost model as the conversation history grows
- D. by capping the cumulative number of input tokens sent with each new prompt
정답: D 🗳️
설명: (DumpTOP 회원만 볼 수 있음)
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