qg_questions.json

{
    "questions": [
        {
            "id": 1,
            "question": "다음 중 인공지능(AI)의 정의로 가장 적절한 것은 무엇인가요?",
            "options": [
                "데이터를 저장하고 관리하는 기술",
                "인간의 지능적 행동을 기계가 수행할 수 있도록 하는 기술",
                "컴퓨터가 물리적인 작업을 자동으로 수행하는 방법",
                "네트워크를 통해 정보를 전송하는 방식"
            ]
        },
        {
            "id": 2,
            "question": "지도학습(Supervised Learning)에서 학습에 사용되는 데이터는 어떤 특징을 가지나요?",
            "options": [
                "정답 없이 데이터의 구조를 찾아내는 학습",
                "입력과 정답이 함께 주어진 데이터를 이용하여 학습",
                "환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 학습",
                "복잡한 패턴을 학습하기 위해 여러 층의 신경망을 사용하는 학습"
            ]
        },
        {
            "id": 3,
            "question": "강화학습(Reinforcement Learning)에서 학습하는 주요 목표는 무엇인가요?",
            "options": [
                "데이터를 분석하여 패턴을 발견하는 것",
                "환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동 학습",
                "객체를 인식하고 분류하는 것",
                "자연어를 이해하고 생성하는 것"
            ]
        },
        {
            "id": 4,
            "question": "딥러닝(DL)의 핵심 기술은 무엇인가요?",
            "options": [
                "자연어를 이해하고 생성하는 기술",
                "이미지나 영상 데이터를 분석하는 기술",
                "생성자와 판별자가 경쟁하며 데이터와 유사한 샘플을 생성하는 모델",
                "인공신경망을 여러 층으로 깊게 쌓아 복잡한 패턴을 학습하는 기술"
            ]
        },
        {
            "id": 5,
            "question": "대규모 언어모델(LLM)은 어떤 특징을 가지고 있나요?",
            "options": [
                "대규모 데이터로 일반적 표현을 학습한 후 특정 태스크에 맞게 미세조정",
                "입력과 정답이 함께 주어진 데이터를 이용하여 학습",
                "수십억 개 이상의 파라미터를 가진 언어모델로, 다양한 언어 태스크에서 활용",
                "생성자와 판별자가 경쟁하며 데이터와 유사한 샘플을 생성하는 모델"
            ]
        }
    ]
}