AI実装検定B級～模擬試験①～ 2024年12月8日 ailearn 1. 1956年に開催された「ダートマス会議」は、AIの歴史において何を示唆した出来事でしたか？ AIの正式な誕生 初のAI論文の発表 初のAI企業の設立 人工知能の定義が初めて確立された None 2. ディープラーニングの基礎となる「バックプロパゲーション法」が最初に提案されたのはどの年代ですか？ 1950年代 1960年代 1980年代 2000年代 None 3. パターン認識における「教師あり学習」の特徴として正しいものはどれですか？ データにラベルがない 正しい答えをモデルに学習させる モデルは自己組織化によってパターンを見つける クラス分類を行わない None 4. 「勾配消失問題」とはどのような問題ですか？ 学習が進むにつれて勾配が0に近づき、重みの更新が停止する問題 データがランダムに分散される問題 モデルが学習できない問題 データが欠損する問題 None 5. 1997年にチェスの世界チャンピオンを破ったAIの名前は何ですか？ ディープマインド IBM Watson ディープブルー AlphaGo None 6. 「交差検証」を使用する利点として最も適切なものはどれですか？ 学習時間を短縮できる データの欠損を補完することができる データの分割方法に依存せずに、モデルの汎化性能を評価できる 学習率を最適化できる None 7. データの「正規化」とは何を指しますか？ 欠損値を補完すること データを一定の範囲にスケーリングすること データをグループに分けること データのラベルを付けること None 8. 「バッチ学習」と「オンライン学習」の違いは何ですか？ バッチ学習はデータ全体を一度に使用して学習し、オンライン学習はデータを逐次使用して学習する バッチ学習は並列処理を行い、オンライン学習は単一処理を行う バッチ学習はリアルタイムで学習を行い、オンライン学習は事前に学習を行う バッチ学習は大規模データセットに対応し、オンライン学習は小規模データセットに特化する None 9. パターン認識において「特徴ベクトル」とは何を指しますか？ データのラベル クラス分類の結果 データを特徴量で表現したベクトル パターンの一致度 None 10. パターン認識の主要なステップに含まれないものは次のうちどれですか？ データ収集 特徴抽出 クラス分類 ラベル付け None 11. 「機械学習における学習」とは何を指しますか？ データを使用してモデルのパラメータを調整するプロセス 人間が直接データを入力する作業 プログラムを動かすための環境設定 モデルの推論結果を評価する作業 None 12. 「L1正則化」と「L2正則化」の違いは何ですか？ L1正則化は全ての重みをゼロにし、L2正則化は一部の重みを大きくする L1正則化は一部の重みをゼロにし、L2正則化は全ての重みを小さくする L1正則化は学習率を調整し、L2正則化はデータを正規化する L1正則化はデータの一部を削除し、L2正則化はデータの欠損を補う None 13. データ正規化がパターン認識モデルの精度向上に寄与する理由は何ですか？ 特徴量間のスケールを揃えることで、モデルのバイアスを防ぐため データを整数に変換するため 計算コストを低減するため データの次元を削減するため None 14. 回帰問題において、予測するものは何ですか？ カテゴリラベル クラスター 関数 連続的な数値 None 15. 1960年代に開発された最初のAI言語「LISP」を開発したのは誰ですか？ アラン・チューリング クロード・シャノン ジョン・マッカーシー ハーバート・サイモン None 16. ニューラルネットワークにおいて、隠れ層の数を増やすとどのような効果がありますか？ 学習時間が短くなる 過学習のリスクが減る モデルが単純化される モデルの表現力が高まる None 17. データの「バイアス・バリアンストレードオフ」において、バイアスが大きい場合にモデルが示す傾向は何ですか？ 過学習が起こりやすくなる 学習データに対する精度が高くなる モデルが単純化され、訓練データに過剰に適応しない テストデータに対する精度が高くなる None 18. ニューラルネットワークの「層の深さ」が増えると、どのような影響がある可能性が高いですか？ モデルがより複雑なパターンを学習できるが、勾配消失問題が発生しやすくなる モデルの計算時間が減少する モデルの汎化性能が常に向上する 学習が必要なくなる None 19. k近傍法（k-NN）の分類アルゴリズムにおいて、kの値が小さすぎるとどのような問題が発生しますか？ オーバーフィッティング アンダーフィッティング データの次元が増える ノイズが減る None 20. 「交差検証」の目的は何ですか？ データ全体のパフォーマンスを評価するため、データセットを複数の部分に分けて評価を行う手法 モデルのハイパーパラメータを調整する手法 データの次元を削減する手法 データをクラスタリングする手法 None 21. 次のうち、回帰問題に適しているアルゴリズムはどれですか？ サポートベクターマシン 線形回帰 k-近傍法 クラスタリング None 22. k-NN法において、データの次元数が多くなると、分類精度が低下する「次元の呪い」が発生する理由は何ですか？ 計算速度が遅くなるため データ間の距離が均一化されるため クラス間の分離が悪くなるため 適切なkを選びにくくなるため None 23. 主成分分析（PCA）を用いた次元削減において、どのようにして「情報の損失」を最小限に抑えることができますか？ データをすべて削除する 主成分のうち、分散が大きいものから順に選択する 主成分のうち、分散が小さいものから順に選択する データを標準化せずに使用する None 24. パターン認識において「クラスタリング」はどのような目的で行われますか？ データのラベルを付けるため データをクラス分けするため データの次元を削減するため データを正規化するため None 25. 異常検知のタスクにおいて、正常データが圧倒的に多く、異常データが少ない場合、最も適切な評価指標はどれですか？ 正答率（Accuracy） 平均絶対誤差（MAE） F1スコア 平均二乗誤差（MSE） None 26. 「損失関数」の役割は何ですか？ データを前処理するための関数 モデルの予測と実際の値との誤差を計算するための関数 モデルの構造を決定するための関数 学習率を調整するための関数 None 27. 主成分分析（PCA）を適用する前にデータの「中心化」を行う理由は何ですか？ 計算コストを減らすため 分散を最大化するため データのスケールを揃えるため 次元削減の精度を上げるため None 28. 「データの正規分布」とはどのような形の分布を指しますか？ ランダムに分散したデータの分布 平均を中心に左右対称なベル型の分布 一方向に偏ったデータの分布 変数間の相関を表す分布 None 29. 「正則化」を行う目的は何ですか？ モデルの計算速度を向上させるため データを前処理するため モデルの構造を変更するため モデルが過学習するのを防ぎ、汎化性能を向上させるため None 30. 1980年代にAI研究が停滞した要因として正しいものはどれですか？ 計算機の性能の限界 エキスパートシステムの失敗 AI法の制定 ディープラーニングの台頭 None Time's up
