제134회 정보관리기술사 1교시 2번 — 강화학습(Q-Learning·Policy Gradient)과 RLHF
강화학습 개념과 구성 요소, Q-러닝 vs 정책 경사법 비교, RLHF의 LLM 정렬(Alignment) 적용 3단계를 해설합니다.
강화학습 개념과 구성 요소, Q-러닝 vs 정책 경사법 비교, RLHF의 LLM 정렬(Alignment) 적용 3단계를 해설합니다.
Transformer 아키텍처의 셀프 어텐션, 멀티헤드 어텐션, 위치 인코딩의 개념과 QKV 계산 원리를 해설합니다.
메타버스 개념과 XR·디지털트윈·블록체인·AI·클라우드 핵심 기술, 플랫폼 계층 구조, 교육·제조·의료·국방 활용 사례, 프라이버시·규제 과제를 해설합니다.
소프트웨어 품질 보증(SQA)과 테스팅 비교, 인스펙션·워크스루·피어 리뷰 유형, SAST·SCA 정적 분석, CI/CD Quality Gate 전략을 해설합니다.
전사 아키텍처(EA) 개념, TOGAF와 Zachman Framework 비교, TOGAF ADM 9단계, 디지털 전환 시대 EA 역할 변화를 해설합니다.
XAI 개념과 필요성, LIME·SHAP·Grad-CAM·Attention 기법 비교, AI 편향 유형과 완화 기법, EU AI Act 설명 의무를 해설합니다.
CAP 정리, CP vs AP 시스템 비교, BASE vs ACID 모델, Raft vs Paxos 분산 합의 알고리즘 원리와 활용 사례를 해설합니다.
DevOps vs SRE 비교, SLI·SLO·SLA·Error Budget 관계, DORA 4대 메트릭(배포빈도·리드타임·실패율·MTTR), 배포 파이프라인 최적화를 해설합니다.
MITRE ATT&CK 프레임워크 구조(Tactic·Technique), APT 공격 5단계, 사이버 킬 체인과 비교, SOAR Playbook 연계 위협 대응 자동화를 해설합니다.
RDBMS 인덱스 설계(B-Tree·복합·커버링·파티셔닝), 쿼리 실행 계획 분석, OLTP vs OLAP 데이터 모델링(3NF vs Star Schema)을 해설합니다.