G検定~模擬試験②~

1. 
ソフトウェア発明に対する特許取得において、重要な要件は何ですか?

2. 
サポートベクターマシン(SVM)において、「カーネル関数」を使用する主な理由は何ですか?

3. 
WaveNetが音声処理で使用される理由は何ですか?

4. 
音声処理における「LSTM」が有効な理由は何ですか?

5. 
次のうち、「教師なし学習」の手法はどれか?

6. 
AIシステムが公平に機能するために必要な「説明可能性(エクスプレイナビリティ)」とは何ですか?

7. 
AI関連技術の発明に対する特許取得において、重要なポイントは何ですか?

8. 
エキスパートシステムにおける「メタ知識」の役割として最も適切なものはどれですか?

9. 
AIシステムが医療分野で使用される際、患者の人種によって診断結果に違いが生じる場合、その原因として考えられるのは何ですか?

10. 
グローバルプーリング層が用いられる場面として適切なものはどれですか?

11. 
プーリング層が過剰適合を防ぐ理由として正しいのはどれですか?

12. 
「勾配ブースティング」の特徴はどれか?

13. 
AIによる刑事司法システムで、特定の人種が過度に厳しい処罰を受けている場合、その原因として考えられるのは何ですか?

14. 
次のうち、エキスパートシステムの開発における「知識獲得」の主な課題はどれか?

15. 
エキスパートシステムにおける「ブラックボックス」方式の問題点として適切なのはどれか?

16. 
最大プーリング(Max Pooling)の動作は次のどれですか?

17. 
知識ベースシステムにおいて、説明可能なAI(XAI)が求められる理由として正しいものはどれか?

18. 
Deep Residual Networks(ResNet)におけるReLUの役割は何ですか?

19. 
強化学習の「経験再生(Experience Replay)」の目的は何ですか?

20. 
プーリング層は通常どのような位置に配置されますか?

21. 
強化学習において「Q-learning」の目的は何か?

22. 
Q学習において、学習の目標は何ですか?

23. 
AIのセキュリティに関するリスクとして「データポイズニング」とは何ですか?

24. 
AIが公平に機能するために「差別の公正性」と「プロセスの公正性」の両方が重要とされる理由は何ですか?

25. 
アルファベータ剪定を用いる場合、剪定の効率を高めるために推奨される手法はどれですか?

26. 
AIシステムにおける「説明可能性(エクスプレイナビリティ)」が欠如している場合、どのようなセキュリティリスクが生じますか?

27. 
機械学習において「過学習(オーバーフィッティング)」とは何か?

28. 
機械学習において、「特徴量エンジニアリング」の目的として最も適切なものはどれですか?

29. 
プーリング層の一般的な利点はどれですか?

30. 
Swish関数が特に役立つとされる状況はどれですか?

31. 
ReLUとSwishを比較した際に、Swishが持つ利点として正しいのはどれですか?

32. 
AIシステムが公平性を欠く原因として考えられる「サンプルバイアス」とは何ですか?

33. 
音声処理で使用されるトランスフォーマーモデルの利点は何ですか?

34. 
ディープラーニングにおいて、活性化関数を適切に選択しない場合、どのような問題が発生しますか?

35. 
音声認識において、最も一般的に使用されるディープラーニングモデルはどれですか?

36. 
AIシステムの安全性確保のために「サンドボックス環境」を利用する主な目的は何ですか?

37. 
活性化関数としてPReLU(Parametric ReLU)がLeaky ReLUよりも優れている理由は何ですか?

38. 
エキスパートシステムの知識ベースを構築する際に使用されることが多いのはどの手法か?

39. 
次のうち、前向き連鎖と後向き連鎖の違いを正しく説明しているものはどれか。

40. 
バッチ正規化のトレーニング時と推論時の挙動の違いは何ですか?

41. 
シグモイド関数の主な欠点は何ですか?

42. 
AIシステムの安全性とセキュリティを向上させるために、「レッドチーミング(Red Teaming)」とは何を指しますか?

43. 
Swish関数の特徴は何ですか?

44. 
音声処理における「自己回帰モデル」とは何ですか?

45. 
活性化関数の役割は何ですか?

46. 
AI技術の発展に伴い、特許の「進歩性」を証明するための新しい課題とは何ですか?

47. 
AI分野において、特許権の取得が重要な理由は何ですか?

48. 
アルファベータ剪定がMinimax法に与える効果として正しいものはどれか。

49. 
正規化層の使用が特に重要となるのはどのようなモデルですか?

50. 
Softmax関数は、どのようなタスクで最もよく使用されますか?

51. 
K-meansクラスタリングにおいて、「エルボー法」が使用される主な理由は何ですか?

52. 
次のゲームのうち、完全情報ゲームとして分類されるものはどれか。

53. 
AI技術の特許出願において、アルゴリズムそのものが特許として認められるためには、どのような工夫が必要ですか?

54. 
バッチ正規化が勾配消失問題に与える影響は何ですか?

55. 
機械学習における「バギング」とは何か?

56. 
AIシステムが「アウトカムの公平性」を欠いている場合、どのような対応が必要ですか?

57. 
プーリング層の主な目的は何ですか?

58. 
次のうち、幅優先探索の特徴として正しいものはどれか。

59. 
Parametric ReLU(PReLU)で、パラメータを学習することで得られる利点は何ですか?

60. 
強化学習における「方策オフライン学習」と「方策オンライン学習」の違いは何ですか?

61. 
プーリング層を用いたとき、モデルの表現力に影響を与える可能性のあるパラメータはどれですか?

62. 
プーリング層を使用した場合に発生しやすい情報損失の影響を軽減するために、適切な対策として最も有効なのはどれですか?

63. 
強化学習において、エージェントが「最適方策」を学習するためには何が必要ですか?

64. 
最大プーリングを使用することで得られる主な利点は何ですか?

65. 
バッチ正規化が過学習に対して有効でない場合に使用する正規化手法は何ですか?

66. 
AIシステムの「セキュリティ」と「プライバシー」の違いとして正しいのはどれですか?

67. 
音声認識において、Transformerモデルを用いることで従来のRNNベースのモデルと比較して得られる主な利点は何ですか?

68. 
プーリング層が必要ない場合はどのような状況ですか?

69. 
ヒューリスティック検索の利点として最も適切なものはどれか。

70. 
医療分野で使用されるAIシステムが不正アクセスを受けた場合、どのようなセキュリティリスクが考えられますか?

71. 
プーリング層のカーネルサイズを大きくすることのデメリットは何ですか?

72. 
音声翻訳システムでは、ディープラーニングを用いることで従来と比較してどのような利点があるか。次の選択肢から最も適切なものを選んでください。

73. 
「割引率(Discount Factor)」が強化学習で果たす役割は何ですか?

74. 
「Advantage Actor-Critic(A2C)」アルゴリズムにおけるAdvantage(A)の役割は何ですか?

75. 
Leaky ReLUを使用する場合、負の入力に対する勾配が大きすぎるとどのような問題が発生しますか?

76. 
次のうち、ミニマックス法の目的として最も適切なものはどれか。

77. 
WaveNetが従来の音声合成技術に比べて優れている点は何ですか?

78. 
グループ正規化(Group Normalization)の利点は何ですか?

79. 
勾配消失問題を軽減するために一般的に使用される活性化関数はどれですか?

80. 
モンテカルロ木探索(MCTS)が特に有効である問題の特徴として正しいものはどれですか?

81. 
探索アルゴリズムにおける「ビーム幅」が狭すぎる場合に発生する可能性が高い問題はどれですか?

82. 
プーリング層を使用する主な理由は次のどれですか?

83. 
音声認識モデルでのデータ拡張技術として、一般的に使用されるものはどれですか?

84. 
特許法における「発明」とは何ですか?

85. 
グラフ探索において、サイクル(循環)が存在する場合にどのように処理するか、最も適切な方法はどれか。

86. 
ニューラルネットワークにおける「エポック」とは何か?

87. 
ストライドとは何ですか?

88. 
AIが採用面接の評価で候補者の学歴を過度に重視し、特定の集団に不利な評価をしている場合、どのようにバイアスを解消できますか?

89. 
AIシステムにおける「セキュリティインシデント」の報告が遅れることで、どのようなリスクが増大しますか?

90. 
音声処理における「シーケンス・トゥ・シーケンスモデル(Seq2Seq)」はどのように使用されますか?

91. 
AIが「プロセスの公平性」を確保するために行うべき最も重要な取り組みは何ですか?

92. 
特許を取得するために必要な要件に該当しないものはどれですか?

93. 
プーリング層で「サブサンプリング(Subsampling)」を行う主な目的として適切なものはどれですか?

94. 
強化学習における「報酬(Reward)」の役割は何ですか?

95. 
音声処理で使われる「スペクトログラム」は何を表しますか?

96. 
特許の有効期間は一般的にどれくらいですか?

97. 
バッチ正規化を使用することで、学習率を大きく設定できる理由は次のうちどれですか?

98. 
AIシステムのセキュリティリスクとして「攻撃対象領域」とは何を指しますか?

99. 
エキスパートシステムで使用される推論方式の一つ「確率的推論」とは何か?

100. 
プーリング層を使用せずに、同様の効果を得るためにはどのような手法がありますか?

101. 
「ε-greedy法」とは何ですか?

102. 
AIによる学校の成績評価システムで特定の学生グループが過小評価されている場合、考えられるバイアスの要因は何ですか?

103. 
Layer Normalization(層正規化)が自然言語処理(NLP)タスクにおいて効果的な理由として最も適切なものはどれですか?

104. 
「ReLU(Rectified Linear Unit)」の出力範囲はどれですか?

105. 
特許権が日本で認められるためには、どの国の特許庁に出願する必要がありますか?

106. 
エキスパートシステムの要素でないものはどれか?

107. 
エキスパートシステムの開発において、知識の欠如や矛盾が発生した場合、それを解決するために使用される手法として適切なのはどれですか?

108. 
AIの公平性を評価する際に使用される「差別の公正性」とは何ですか?

109. 
AIシステムのセキュリティ対策において、データの「暗号化」の目的は何ですか?

110. 
知識表現において、オントロジーとは何か?

111. 
勾配降下法(Gradient Descent)の目的は何か?

112. 
エキスパートシステムで、知識ベースが時系列データを取り扱う場合、どのような知識表現が適しているか?

113. 
特許協力条約(PCT)に基づく国際出願の利点は何ですか?

114. 
プーリング層で使用される「ストライド」の設定を大きくすると、どのような影響がありますか?

115. 
「Curiosity-driven Exploration」は、どのような場合に強化学習で役立ちますか?

116. 
「AIの偏り(バイアス)」が発生する要因として適切なものはどれですか?

117. 
「交差検証(Cross Validation)」の主な目的はどれですか?

118. 
深層強化学習における「環境」とは何を指しますか?

119. 
エキスパートシステムにおける「メタ知識」とは何か?

120. 
エキスパートシステムが現代AI(例: ディープラーニング)と統合される際に直面する主な課題はどれですか?

121. 
Adaptive Pooling(適応プーリング)が他のプーリング手法と異なる利点として適切なのはどれですか?

122. 
AIによるクレジットスコアリングシステムが特定の地域の住民に不利な結果を出す場合、そのバイアスを解消するために取るべき対策は何ですか?

123. 
特許法における「発明の公開」と「秘密保持契約(NDA)」の関係性は何ですか?

124. 
AI技術の特許戦略における「パテントプール」の利点は何ですか?

125. 
プーリング層を用いない「ストライド付き畳み込み(Strided Convolution)」を使用する利点として最も適切なのはどれですか?

126. 
レイヤーノーマライゼーションがバッチ正規化に比べて有利となる場面はどのようなケースですか?

127. 
AIのセキュリティにおける「動的リスク評価」が重要とされる理由は何ですか?

128. 
知識表現の方法である「セマンティックネットワーク」として正しいものはどれか?

129. 
自動音声認識(ASR)システムの基本的なステップとして、次のどれが正しいですか?

130. 
「Leaky ReLU」の特長は何ですか?

131. 
機械学習における「ラベルデータ」とは何を指しますか?

132. 
次のうち、貪欲法の特徴として正しいものはどれか。

133. 
AIシステムが敵対的攻撃に耐性を持つためには、どのような設計が必要ですか?

134. 
深層強化学習(Deep Reinforcement Learning, DRL)における「エージェント」とは何を指しますか?

135. 
A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)の利点は何ですか?

136. 
ドロップアウト層と正規化層の違いは何ですか?

137. 
AIシステムにおける「ゼロデイ攻撃」とは何ですか?

138. 
AIアルゴリズムの特許取得において、最も考慮すべき点はどれですか?

139. 
AIのバイアスを防ぐために、どのような対策が必要ですか?

140. 
AIによる雇用採用システムが特定の性別に偏った結果を出している場合、どのような修正が必要ですか?

141. 
畳み込み層とプーリング層を組み合わせる主な理由は何ですか?

142. 
AIシステムにおいて「個人間の公平性」を確保するための主な取り組みは何ですか?

143. 
ベイズネットワークの推論における役割として、正しいものはどれか。

144. 
バッチ正規化層が特に効果を発揮するのはどのような場面ですか?

145. 
次のうち、ディープラーニングにおいて「活性化関数」としてよく使用されるものはどれか?

146. 
機械学習における「ハイパーパラメータ」とは何か?

147. 
次のうち「回帰問題」に適したアルゴリズムはどれか?

148. 
特許出願に関して、出願後に行う「特許請求の範囲」とは何を示しますか?

149. 
「死んだニューロン」問題を防ぐための改善策として適切なのはどれですか?

150. 
次のうち、ビーム探索の特徴として最も適切なものはどれか。

151. 
強化学習における「探索」と「活用」のバランスを取るための一般的な方法はどれですか?

152. 
音声認識におけるデータの「音声合成攻撃」とは何ですか?

153. 
ReLU関数の一般的な問題点は何ですか?

154. 
次のうち、モンテカルロ木探索(MCTS)の特徴として正しいものはどれか。

155. 
AI関連の特許出願において、「特許協力条約(PCT)」を利用する利点は何ですか?

156. 
特許出願後に行われる「審査請求」の意義は何ですか?

157. 
次のうち、モンテカルロ法が用いられる場面として最も適切なものはどれか。

158. 
エキスパートシステムでの「信頼度(確信度)」を持った推論について、どれが正しいか?

159. 
平均プーリング(Average Pooling)ではどのような計算を行いますか?

160. 
AIシステムが公平性を確保する際に重要な「グループ間公正性」とは何を指しますか?

コメントを残すにはログインしてください。