안녕하세요. 2026년 1월 G-Kentei에 합격한 비전공 출신 엔지니어입니다.
G-Kentei를 공부하면서 제가 가장 긴장했던 부분이 바로 **'계산 문제'**였습니다. 수식만 봐도 손이 멈추는 타입이라, '여기서 떨어질지도 모른다...'라는 불안감을 느꼈던 것을 기억합니다.
하지만 실제로 대비해 보니, G-Kentei에서 출제되는 계산 문제는 패턴 자체가 상당히 한정되어 있어, 공식 하나만 외우면 풀 수 있는 것이 대부분이었습니다. Qiita의 합격 후기에서도 '계산 문제는 적다', '수식적인 이해는 거기까지 요구되지 않는다'라는 의견이 있었는데, 이는 저의 체감과도 일치합니다.
이 글에서는 비전공자인 제가 '이것만 숙지하면 안심할 수 있었다'고 느낀 계산 패턴 5가지를 예제와 함께 정리해 드립니다.
주의: 이 글은 JDLA(일본 딥러닝 협회)의 공식 콘텐츠가 아닙니다. 필자 개인의 경험에 기반한 비공식 요약이며, 합격을 보장하는 내용은 아닙니다. 출제 범위는 최신 커리큘럼 등을 통해 확인해 주시기 바랍니다.
| 패턴 | 암기할 공식 | 난이도 (비전공자 관점) |
|---|
| ① 컨볼루션의 출력 크기 | (입력 + 2×패딩 − 필터) ÷ 스트라이드 + 1 | ★★☆ |
| ... | | |
| 본방에서는 계산기가 사용 불가능한 상황도 예상하여, 손으로 풀 수 있는 숫자로 연습해 두는 것이 추천합니다. | | |
공식: 출력 =(입력 + 2P − F)÷ S + 1
(P=패딩, F=필터 크기, S=스트라이드)
예제: 28×28 이미지에, 5×5 필터를 패딩0, 스트라이드1로 컨볼루션하면?
→(28 + 0 − 5)÷ 1 + 1 = 24 (24×24)
저는 '더해서(패딩), 빼고(필터), 나누고(스트라이드), 1을 더한다'는 운율처럼 외워서 암기했습니다.
예제: ①의 24×24에, 2×2 Max Pooling을 스트라이드2로 적용하면?
→(24 − 2)÷ 2 + 1 = 12 (12×12)
'2×2, 스트라이드2면 절반이 된다'고 외워두면 거의 순식간에 풀 수 있습니다.
공식: 필터 세로 × 가로 × 입력 채널 수 × 출력 채널 수 + 바이어스(출력 채널 수)
예제: RGB 이미지(3채널)에 3×3 필터를 16개 사용하는 컨볼루션 레이어의 파라미터 수는?
→ 3 × 3 × 3 × 16 = 432, 바이어스 16을 더해 448
함정 포인트는 **'바이어스를 빼먹는 것'**과 **'입력 채널 수를 곱하는 것을 잊는 것'**입니다. 저는 모의고사에서 바로 이 두 가지를 틀렸습니다.
예제: TP=40, FP=10, FN=20, TN=30일 때
| 지표 | 계산 | 답 |
|---|
| 정확도 (Accuracy) | (40+30) ÷ 100 | 0.70 |
| ... | | |
| 비전공자인 저는 정밀도(Precision) = '양성이라고 한 것 중 실제로 양성인 비율', **재현율(Recall) = '실제 양성인 것 중 찾아낸 비율'**과 한국어로 다시 정의한 후 계산했습니다. 분모가 '예측 측'인지 '정답 측'인지를 의식하면 혼란을 줄일 수 있습니다. | | |
여기는 대부분 '대입만 하면 되는' 문제입니다.
- 시그모이드 함수에 0을 넣으면 → 0.5
- ReLU에 −3을 넣으면 → 0 (음수 값은 0) - 시그모이드 함수의 미분 최대값 → 0.25 (기울기 소실의 이유로 자주 출제됨) - f(x, y) = x² + 3xy를 x에 편미분 → 2x + 3y (y는 상수 취급)
특히 '시그모이드 미분의 최대값 0.25'는 계산이라기보다 지식 문제로 출제되기 쉽다는 인상이었습니다.
- 위의 공식을
요약 노트의 첫 페이지에 정리하기 - 문제집의 계산 문제만 골라내서
2~3회 다시 풀기 - 본방에서 막히면
건너뛰고 마지막으로 돌아가기(한 문제에 매달리지 않기)
계산 문제는 출제 개수가 그리 많지 않은 인상이라, 완벽을 목표로 하기보다 '풀 수 있는 패턴을 확실하게 가져가는 것' 정도의 마음가짐이면 충분하다고 느꼈습니다.
'계산'이라고 들으면 긴장하게 되지만, G-Kentei에서 출제되기 쉬운 것은 중학교~고등학교 수준의 사칙연산이 대부분입니다. 공식과 예제를 세트로 외우면 비전공자도 고득점원이 될 수 있다고 생각합니다. 수학에 불안감이 있는 분들의 참고가 되었으면 좋겠습니다.
분야별로 체계적으로 학습하고 싶은 분들에게는 AI 자격증 학습 정보를 모아둔 AI資格ナビ(ai-kentei.net) 도 추천합니다. 분야별 해설이나 학습 플랜을 짜는 방법이 정리되어 있어서, 저 역시 학습의 전체적인 그림을 파악하는 데 도움이 되었습니다.
끝까지 읽어주셔서 감사합니다. 여러분의 학습에 작은 도움이 되었으면 좋겠습니다!