生成AIパスポート~模擬試験②~

1. 
企業が広告に著名人の肖像を無断で使用した場合、パブリシティ権の侵害が成立する可能性が高い理由として正しいものはどれか。

2. 
生成モデルの系譜の中で「変分オートエンコーダ(VAE)」が重視する主な概念として正しいものはどれか。

3. 
次のうち、「次元削減」に分類される手法はどれか。

4. 
AI生成物を商業利用する際、肖像権やパブリシティ権の侵害を防ぐための適切な方法として正しいものはどれか。

5. 
次のアルゴリズムのうち、データのクラスタリングに使用されるものはどれか。

6. 
生成モデルの中で「生成的敵対ネットワーク(GAN)」が導入した革新的なアイデアとして正しいものはどれか。

7. 
「パブリシティ権」とは何を保護するための権利か。

8. 
機械学習の基本的な役割はどれか。

9. 
生成モデルの系譜における「自己回帰型モデル」の特徴として正しいものはどれか。

10. 
「肖像権」とは何を保護するための権利か。

11. 
Transformerモデルが視覚データの処理に応用される際の特有の工夫として正しいものはどれか。

12. 
企業が公共イベントの写真を広告に使用する際、肖像権の侵害を避けるために最も適切な対応はどれか。

13. 
GANとVAEの違いとして正しいものはどれか。

14. 
Transformerモデルの「ポジショナルエンコーディング」を不要にするために提案されている改良点として最も適切なものはどれか。

15. 
「サポートベクターマシン(SVM)」において、カーネル関数が果たす役割として正しいものはどれか。

16. 
生成モデルの系譜において「フロー型モデル(Normalizing Flows)」が採用する主要な手法として正しいものはどれか。

17. 
機械学習モデルにおいて、バイアス・バリアンストレードオフが示す現象として正しいものはどれか。

18. 
企業AがAIを活用して生成した商品デザインが、既存の著作物と酷似しているとの指摘を受けた場合、企業Aが最初に行うべき対応として最も適切なものはどれか。

19. 
生成モデルがテキスト生成において直面する「長い文脈の維持」の課題を克服するために利用される技術として最も適切なものはどれか。

20. 
AIの「知能」が進化する仕組みとして正しい説明はどれか。

21. 
Transformerモデルが自然言語処理(NLP)で広く利用される理由として正しいものはどれか。

22. 
機械学習モデルの性能を評価する際に用いられる「クロスバリデーション」の主な目的として最も適切なものはどれか。

23. 
GAN(生成的敵対ネットワーク)を活用した画像生成で発生しやすい「モード崩壊(mode collapse)」の問題とは何を指すか。

24. 
生成モデルの重要な研究分野の一つである「テキスト生成」の例として適切なものはどれか。

25. 
AI生成物に基づくパブリシティ権侵害を回避するために必要な措置として最も適切なものはどれか。

26. 
Transformerモデルのアーキテクチャで重要な「残差接続」の役割として正しいものはどれか。

27. 
次の機械学習手法のうち、「アンサンブル学習」に該当するものを選びなさい。

28. 
Transformerモデルの「エンコーダ」の主な役割として正しいものはどれか。

29. 
教師あり学習の典型的なアルゴリズムとして適切なものはどれか。

30. 
生成モデルの誕生が注目されるようになった主な要因として正しいものはどれか。

31. 
生成モデルが「モンテカルロ法」と関連する理由として最も適切なものはどれか。

32. 
Transformerモデルを大規模にスケーリングした場合、一般的に発生し得る問題として最も適切なものはどれか。

33. 
自己回帰型生成モデル(例:PixelRNN)が画像生成タスクにおいて直面する主な課題として正しいものはどれか。

34. 
生成モデルの系譜において「トランスフォーマーベースのモデル」が注目される理由として正しいものはどれか。

35. 
Transformerモデルで用いられる「マルチヘッドアテンション」の主な目的として正しいものはどれか。

36. 
Transformerモデルの自己注意機構で使用される「キー(Key)」、「クエリ(Query)」、「バリュー(Value)」の役割を正確に理解するには、どの点を考慮する必要があるか。以下の中で正しい選択はどれか。

37. 
AI生成物に基づいて著作権侵害の訴訟が提起された場合、開発者が最初に確認すべき事項として最も適切なものはどれか。

38. 
AIが生成した肖像画像が他人の顔に似ている場合、肖像権の侵害が成立する可能性があるのはどのような場合か。

39. 
「ハイパーパラメータ調整」が重要となる手法はどれか。

40. 
ディープラーニングにおける「畳み込みニューラルネットワーク(CNN)」が画像認識に特化している理由として正しいものはどれか。

41. 
Transformerモデルのトレーニングにおいて重要な「マスク」の役割として正しいものはどれか。

42. 
AIが生成した作品に関する著作権は、通常誰に帰属するか。

43. 
次の行為のうち、パブリシティ権侵害のリスクが最も高いものはどれか。

44. 
生成モデルの最も初期の概念に近い理論として正しいものはどれか。

45. 
次のアルゴリズムのうち、教師なし学習に該当する「次元削減」の手法を選びなさい。

46. 
ニューラルネットワークが従来のルールベースAIと異なる点はどれか。

47. 
SNSに投稿された写真に写っていた他人が、肖像権の侵害を主張するために必要な条件として最も適切なものはどれか。

48. 
AIに知能をもたらす2つの仕組みとして正しい組み合わせはどれか。

49. 
生成モデルが「トレーニングデータの分布を忠実に再現」する場合に発生し得る問題として最も適切なものはどれか。

50. 
肖像権が適用される対象として正しいものはどれか。

51. 
肖像権が適用されない場合として最も適切なものはどれか。

52. 
AIが生成した商業ポスターに、著名なキャラクターに似たイラストが含まれていた場合、広告主が著作権侵害やパブリシティ権侵害を防ぐために取るべき最適な対応はどれか。

53. 
ディープラーニングがAIに知能をもたらす点として最も適切なものはどれか。

54. 
生成モデルの一種であるVAE(変分オートエンコーダ)の主な目的として正しいものはどれか。

55. 
AIが生成した作品の著作権が帰属しない場合、生成物の扱いとして正しいものはどれか。

56. 
肖像権侵害を防ぐため、写真や動画を公開する際に最も適切な対応はどれか。

57. 
Transformerモデルにおける「ヘッド間の重み共有」が生成される情報に与える影響を最も正確に表す選択肢はどれか。

58. 
次のうち、「勾配ブースティング」の特徴として最も適切なものはどれか。

59. 
自己回帰型生成モデルの特徴として適切なものはどれか。

60. 
機械学習における「決定木」の主な特徴として正しいものはどれか。

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