G検定~模擬試験②~

1. 
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。

2. 
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。

3. 
プーリング層を使用する主な理由は次のどれですか?

4. 
探索アルゴリズムにおける「閉集合(Closed List)」の役割は何ですか?

5. 
Swish関数をReLUの代わりに使用する利点は何ですか?

6. 
「強化学習における状態(State)」とは何を表しますか?

7. 
特許法における「発明」とは何ですか?

8. 
機械学習における「ハイパーパラメータ」とは何か?

9. 
AIシステムが敵対的攻撃を受けるリスクを軽減するために、どのような手法が有効ですか?

10. 
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?

11. 
知識表現の形式として「フレーム」が使用される場合、その特徴として正しいものはどれですか?

12. 
平均プーリングを使用することで得られる利点は何ですか?

13. 
音声処理タスクにおいて、雑音を除去するために用いられる技術はどれですか?

14. 
ELU(Exponential Linear Unit)の特徴として適切なのはどれですか?

15. 
「Leaky ReLU」の特長は何ですか?

16. 
グループ正規化(Group Normalization)がバッチサイズの制約を受けずに学習できる理由として適切な説明はどれですか?

17. 
AIを用いた金融取引システムにおける「機密性、完全性、可用性(CIA)」の原則とは何ですか?

18. 
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?

19. 
強化学習における「報酬(Reward)」の役割は何ですか?

20. 
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?

21. 
次の中で、エキスパートシステムが「自己学習機能」を持つものとして適切なのはどれか?

22. 
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?

23. 
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?

24. 
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?

25. 
特許出願後に行われる「審査請求」の意義は何ですか?

26. 
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?

27. 
次のうち「勾配消失問題」を回避するために提案された活性化関数はどれか?

28. 
AI技術に関連する「特許請求の範囲」を明確にする目的は何ですか?

29. 
グループ正規化(Group Normalization)の利点は何ですか?

30. 
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?

31. 
正規化層の主な目的は何ですか?

32. 
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?

33. 
Swish関数が特に役立つとされる状況はどれですか?

34. 
雑音環境下での音声認識精度を向上させるために、ディープラーニングを用いて「データ拡張」を行う場合の手法として最も適切なのはどれですか?

35. 
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?

36. 
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?

37. 
ルールベースのエキスパートシステムで、知識が蓄積される場所はどこか?

38. 
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?

39. 
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?

40. 
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?

41. 
バッチ正規化が適用されることで、モデルの収束が速くなる理由は何ですか?

42. 
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?

43. 
バッチ正規化層が適用されるタイミングはどの部分ですか?

44. 
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?

45. 
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。

46. 
特許権を他者にライセンスする場合の手続きは、特許法上どのように規定されていますか?

47. 
インスタンス正規化(Instance Normalization)が、画像スタイル変換タスクに適している理由はどれですか?

48. 
次の探索アルゴリズムのうち、常に最適解を保証するものはどれか。

49. 
機械学習における「バギング」とは何か?

50. 
深層強化学習で用いられる「ターゲットネットワーク」とは何ですか?

51. 
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?

52. 
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?

53. 
AIシステムに対して「分散型攻撃」が行われた場合、どのようなリスクが発生しますか?

54. 
正規化層が過剰な情報損失を引き起こす可能性がある場合、その影響を緩和するために適切な対策はどれですか?

55. 
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?

56. 
AIシステムが銀行の融資判断で年齢による差別をしている場合、そのバイアスを解消するために行うべき処置は何ですか?

57. 
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?

58. 
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?

59. 
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?

60. 
AI技術の特許権を企業間で共有する場合に生じる課題として適切なのはどれですか?

61. 
次のアルゴリズムの中で、分類問題に最適なものはどれか?

62. 
AIにおける「敵対的攻撃(Adversarial Attack)」とは何を指しますか?

63. 
深層強化学習において、「価値関数」とはどのようなものですか?

64. 
音声合成技術における「テキスト音声合成(TTS)」とは何ですか?

65. 
AIシステムが交通違反の罰金を課す際に、特定の地域住民に不公平な罰金を科している場合、そのバイアスを軽減する方法は何ですか?

66. 
次の中で「プロダクションルール」に該当するものはどれか?

67. 
AIシステムがサイバー攻撃を受けた場合、何が最優先で行うべき対応ですか?

68. 
「交差検証(Cross Validation)」の主な目的はどれですか?

69. 
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。

70. 
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?

71. 
音声処理において、リカレントニューラルネットワーク(RNN)が持つ課題を解決するために導入された技術は次のうちどれですか?

72. 
音声処理における「スペクトルサブトラクション」の目的は何ですか?

73. 
ドロップアウトと正規化層を併用するメリットは何ですか?

74. 
「割引率(Discount Factor)」が強化学習で果たす役割は何ですか?

75. 
グループ正規化がバッチ正規化に対して有効な理由は何ですか?

76. 
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?

77. 
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?

78. 
「Multi-Agent Reinforcement Learning(MARL)」が特に適用されるタスクとして最も適切なものはどれですか?

79. 
平均プーリング(Average Pooling)ではどのような計算を行いますか?

80. 
深層強化学習で用いられる「ディープQネットワーク(DQN)」とは何ですか?

81. 
AI開発において、バイアスを排除するための「データクリーニング」の目的は何ですか?

82. 
ドロップアウト層と正規化層の違いは何ですか?

83. 
次のうち、深さ優先探索(DFS)の利点として最も適切なものはどれか。

84. 
Swish関数の特徴は何ですか?

85. 
強化学習の「経験再生(Experience Replay)」の目的は何ですか?

86. 
プーリング層は通常どのような位置に配置されますか?

87. 
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?

88. 
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?

89. 
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?

90. 
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?

91. 
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?

92. 
AI分野において、特許権の取得が重要な理由は何ですか?

93. 
勾配降下法(Gradient Descent)の目的は何か?

94. 
音声認識モデルの性能評価に用いられる「WER(Word Error Rate)」とは何ですか?

95. 
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?

96. 
医療分野で使用されるAIシステムにおいて、「データトレーサビリティ」が特に重要視される理由は何ですか?

97. 
ストライドを大きく設定したプーリング層の影響はどれですか?

98. 
プーリング層の主な目的は何ですか?

99. 
「正則化(レギュラリゼーション)」の目的は何か?

100. 
知識表現において、オントロジーとは何か?

101. 
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?

102. 
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。

103. 
正規化層の追加によって、学習速度が向上する理由は何ですか?

104. 
ディープラーニングにおける「CNN(畳み込みニューラルネットワーク)」の主な用途は何か?

105. 
レイヤーノーマライゼーション(Layer Normalization)とバッチ正規化の違いは何ですか?

106. 
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?

107. 
次のうち、探索アルゴリズムとして正しいものはどれか。

108. 
シグモイド関数の主な欠点は何ですか?

109. 
音声認識システムの開発において、ディープラーニングモデルの入力として頻繁に利用される「MFCC」以外の音声特徴量はどれですか?

110. 
AIシステムの安全性において、「フェールセーフ」とは何を指しますか?

111. 
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。

112. 
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?

113. 
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?

114. 
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?

115. 
ニューラルネットワークにおける「バックプロパゲーション」とは何か?

116. 
正規化層を使用することで、モデルの一般化性能にどのような影響がありますか?

117. 
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。

118. 
Softmax関数は、どのようなタスクで最もよく使用されますか?

119. 
「ε-greedy法」とは何ですか?

120. 
ニューラルネットワークにおける「エポック」とは何か?

121. 
プーリング層が必要ない場合はどのような状況ですか?

122. 
機械学習における「ラベルデータ」とは何を指しますか?

123. 
Q学習において、「Q関数」は何を表しますか?

124. 
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?

125. 
ニューラルネットワークで「ドロップアウト」の目的は何か?

126. 
音声認識における「注意機構(Attention)」の役割は何ですか?

127. 
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?

128. 
ストライドとは何ですか?

129. 
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?

130. 
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?

131. 
バッチ正規化(Batch Normalization)を使用する主な利点は何ですか?

132. 
「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?

133. 
AIシステムにおける「バックドア攻撃」とは何ですか?

134. 
深層強化学習において「カリキュラム学習」が導入される理由は何ですか?

135. 
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?

136. 
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?

137. 
AIが「公平性」を持っているかどうかを評価するために、何が重要ですか?

138. 
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?

139. 
強化学習における「方策勾配法」がQ学習よりも有効な場合はどのような状況ですか?

140. 
次の探索手法のうち、最適解を保証しないが高速に解を求めるものはどれか。

141. 
深層強化学習における「環境」とは何を指しますか?

142. 
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?

143. 
AIシステムのセキュリティリスクを評価するために使用される「リスクベースアプローチ」とは何ですか?

144. 
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?

145. 
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?

146. 
Softmax関数を使用する場合、出力の合計が1になる理由として正しいのはどれですか?

147. 
Tanh関数がシグモイド関数よりも深層学習に適している理由はどれですか?

148. 
「Actor-Critic」アーキテクチャにおけるActorの役割は何ですか?

149. 
AIシステムにおける「安全性」とは、どのようなことを指しますか?

150. 
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?

151. 
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?

152. 
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?

153. 
A*アルゴリズムにおいて、ヒューリスティック関数はどのように使用されるか。

154. 
Q学習において、学習の目標は何ですか?

155. 
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?

156. 
活性化関数の役割は何ですか?

157. 
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?

158. 
WaveNetが音声処理で使用される理由は何ですか?

159. 
特許法における「専用実施権」とは何ですか?

160. 
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?

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