生成AIパスポート～模擬試験⑤～ 2024年12月9日2024年12月9日 ailearn 1. GANを基盤としたディープフェイク技術の改良点として考えられるアプローチとして正しいものはどれか。 モード崩壊を防ぐための正則化手法を導入する ジェネレータとディスクリミネータを廃止する 潜在空間を完全に削除する 時系列データを中心にトレーニングする None 2. 安全なパスワードを作成するための重要なポイントはどれか。 短いが覚えやすい単語を使用する 名前や誕生日を含める 大文字、小文字、数字、記号を組み合わせる すべてのアカウントで同じパスワードを使う None 3. あるLMが次の文章を処理するとします。「私は朝パンを食べました。それから、牛乳を飲みました。」この文脈を考慮した場合、次に出力される可能性が最も高いのはどれですか？ 「その後、私は公園を散歩しました。」 「次の日はパンケーキを作りました。」 「夕食はカレーでした。」 「牛乳は冷たくて美味しかったです。」 None 4. DALL-Eの主なデメリットとして適切なものはどれか。 テキストの文法的誤りを訂正できない 指定されたテキスト指示を完全に理解できない場合がある 動画生成タスクに対応していない 高度な音声認識能力が必要とされる None 5. 転移学習で「特徴抽出（Feature Extraction）」が行われる主な理由として正しいものはどれか。 トレーニングデータのサイズを減らすため 事前に学習されたモデルの一般的な特徴を利用するため モデルの出力層を固定するため 学習速度を低下させるため None 6. LLMが長文の文脈を処理する際、どのような技術的な制約が発生しやすいですか？ 応答が短くなりすぎる。 計算負荷が高まり、メモリ制限に達する可能性がある。 短い文脈では動作しない。 文脈の最初の部分しか処理しない。 None 7. ディープフェイク生成においてGANが特に優れている理由として正しいものはどれか。 時系列データの分析に適している 画像や動画のリアリティを向上させる競争的学習が可能 大量の計算リソースを必要としない 自然言語処理タスクを効率的に処理できる None 8. Whisperのメリットとして最も適切なものはどれか。 高解像度画像生成が可能 動画編集機能を持つ テキスト生成能力が高い 多言語対応とノイズ耐性に優れている None 9. AIのレベル別分類における「特化型AI（Narrow AI）」の特徴として正しいものはどれか。 あらゆる分野で汎用的に使用できる 特定のタスクに特化して設計されている 自律的に意思決定を行う 人間の知能を完全に再現する None 10. 特化型AI（Narrow AI）が日常生活で使用されている例として最も適切なものはどれか。 自動運転車 医療診断システム 自然言語処理を用いたチャットボット 以上すべて None 11. LLMの特徴として正しいものを選びなさい。 少量のデータで学習し、単一のタスクに特化する。 膨大なパラメータ数を持ち、多様なタスクに対応できる。 特定分野の専門知識だけを学習する。 データなしで動作するAIモデルである。 None 12. 転移学習を利用している際に、モデルの「過学習」を防ぐために適切なアプローチとして正しいものはどれか。 学習率を極端に低く設定する トレーニングデータを増やさずに、より複雑なモデルを使用する すべての層を同時に再訓練する 最終層のみを再訓練し、低次層を凍結する None 13. SNSでフォロワーの信頼を得るために投稿する情報を選ぶ際に最も重要な基準はどれか。 投稿が感情的で多くの「いいね」を獲得できるか 投稿が正確で信頼できる情報に基づいているか 投稿がエンターテイメント性に優れているか 投稿が拡散される可能性が高いか None 14. 汎用型AI（General AI）が現在実現されていない理由として最も適切なものはどれか。 十分なトレーニングデータが不足している 複数のタスクに適応する技術が未成熟である ハードウェアの性能が足りない 人間の認知機能を完全に理解していない None 15. LLMの課題として最も適切なものを選びなさい。 学習に必要なデータ量が少ない。 単一のタスクにしか対応できない。 文脈を理解する能力が低い。 応答が必ずしも事実に基づかない場合がある。 None 16. ディープフェイク技術の使用が推奨される場面として適切なものはどれか。 映画で故人の俳優を再現するシーン 特定の人物のスピーチを偽装する政治的プロパガンダ 他人の顔を使用した詐欺行為 個人情報を不正に使用するための偽造 None 17. StyleGANのデメリットとして適切なものはどれか。 テキスト指示を解釈する能力が欠けている テキスト生成における文脈理解能力が低い 動画生成タスクには対応していない 音声データのノイズ処理が不可能 None 18. ディープフェイクが主に利用される分野として適切でないものはどれか。 映画やエンターテインメントでの特殊効果 教育や研究分野でのシミュレーション 偽情報の作成や詐欺行為 音声データのリアルタイム翻訳 None 19. LLMが基盤としている主要なアーキテクチャはどれですか？ リカレントニューラルネットワーク（RNN） 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） トランスフォーマー（Transformer） サポートベクターマシン（SVM） None 20. 転移学習において、「タスクのドメインが異なる場合」に成功する可能性を高めるために必要なアプローチとして正しいものはどれか。 元のモデルをゼロから再訓練する 出力層を削除し、完全に新しい層を構築する トレーニングデータを事前学習済みデータに類似させる 新しいデータの正則化を省略する None 21. LMはどのように動作しますか？ 音声データを入力し、画像を出力する。 テキストデータを学習し、次に来る単語を確率的に予測する。 AIの物理的動作を制御する。 テキストデータを使わずに直接応答を生成する。 None 22. 転移学習において「ファインチューニング（Fine-Tuning）」が行われる理由として正しいものはどれか。 モデル全体をゼロから再訓練するため 新しいタスクに適応するために特定の層を再訓練するため 学習済みモデルをそのまま使用するため トレーニングデータを拡張するため None 23. DALL-EとStyleGANの生成プロセスの違いに関連する説明として正しいものはどれか。 DALL-Eは潜在空間を操作して画像を生成し、StyleGANはテキスト指示に基づいて画像を生成する DALL-Eはテキスト入力に基づいて画像を生成し、StyleGANは潜在空間を操作して画像を生成する DALL-EとStyleGANはどちらも動画生成を専門としている DALL-EはGANアーキテクチャを使用し、StyleGANはトランスフォーマーを基盤としている None 24. LLMが応答を生成する際に行う基本的なプロセスはどれですか？ テキストデータを画像データに変換して処理する。 文脈に基づき次に来る単語を確率的に予測して生成する。 ランダムに単語を選んで文を構成する。 事前に固定されたテンプレートから回答を選択する。 None 25. ChatGPTとDALL-Eの主な違いとして、利用シーンの観点から最も適切なものはどれか。 ChatGPTは画像生成タスクを行い、DALL-Eはテキスト生成を行う ChatGPTはノイズ耐性が高く、DALL-Eは高解像度音声を生成する ChatGPTとDALL-Eはどちらも動画生成を専門とする ChatGPTはテキスト生成や対話、DALL-Eはクリエイティブな画像生成に特化している None 26. 転移学習（Transfer Learning）の主な目的として正しいものはどれか。 モデルの計算速度を向上させる 学習済みモデルを活用して新しいタスクを効率よく学習する モデルのサイズを削減する モデルの複雑さを制限する None 27. 「弱いAI（Weak AI）」の特徴として正しいものはどれか。 人間のように自律的に考える能力を持つ 自然言語処理を完全に理解する 特定の目的に特化して設計されている 他のAIシステムを管理する能力を持つ None 28. 特化型AIが汎用型AIよりも広く採用されている理由として最も適切なものはどれか。 特化型AIは開発が容易でコストが低いため 汎用型AIの技術はすでに陳腐化しているため 特化型AIは常に汎用型AIより高性能であるため 汎用型AIはトレーニングに長い時間がかかるため None 29. ディープフェイクによって生成される動画の特徴として正しいものはどれか。 元の映像を完全に削除して生成される 人間が識別できないレベルでリアルに見える 必ず低解像度で生成される 特定の顔のみを使用することができない None 30. LMの出力品質を向上させるために最も効果的な手法はどれですか？ 学習データを増やし、多様性を確保する。 プロンプトを簡潔にするが、詳細な指示は与えない。 トレーニングデータセットを変更せずにモデルのサイズを減らす。 モデルのトレーニングを停止し、既存の状態を維持する。 None 31. ネットいじめの被害を防ぐための対策として最も適切なものはどれか。 被害を受けた場合、自分で反論する 不適切な行為を無視して放置する プラットフォームの通報機能を活用する 匿名で仕返しを行う None 32. SNS上での情報共有において注意すべき点はどれか。 すべてのフォロワーに自分の住所を公開する 知らない人からのメッセージには必ず返信する 投稿する前にプライバシー設定を確認する 位置情報を常に公開する None 33. LLM（Large Language Model）が他の言語モデルと比べて特に優れている点は何ですか？ パラメータ数が多く、文脈理解と推論能力が高い。 訓練にデータを必要としない。 単一の特定タスクに特化している。 ハードウェアの制約が少ない。 None 34. LMとLLMの違いとして正しいものを選びなさい。 LLMはLMよりも小規模なデータセットで動作する。 LLMはLMに比べてより大規模なデータセットと計算資源を活用する。 LMはLLMよりも文脈理解能力が高い。 LMとLLMはまったく異なるアルゴリズムを使用している。 None 35. LMが次に来る単語を予測する際に基づいているものは何ですか？ 画像データのピクセル値 音声信号の周波数 AIエンジンのハードウェア性能 過去の文脈と単語の出現確率 None 36. ディープフェイク技術の主な基盤となるアルゴリズムはどれか。 GAN（生成的敵対ネットワーク） Transformer RNN（リカレントニューラルネットワーク） CNN（畳み込みニューラルネットワーク） None 37. 複数の異なるSNSアカウントを安全に管理するために必要な最善の方法はどれか。 各アカウントに異なるパスワードを設定し、パスワード管理ツールを使用する すべてのアカウントで同じパスワードを使用し、覚えやすくする パスワードを定期的に公開することで安全性を確認する アカウントごとに異なるメールアドレスを設定するが、パスワードは共通にする None 38. 公共Wi-Fiを利用する際に個人情報を保護するための最適な方法として正しいものはどれか。 公共Wi-Fiではパスワードが必要ない場合のみ接続する 銀行やSNSなどのログインは問題ないと考える Wi-Fiを利用する際はすべてのデバイスでBluetoothをオンにする HTTPS通信を利用し、VPNを使用する None 39. インターネットで個人情報を保護するために最も重要なことは何か。 同じパスワードを複数のサービスで使用する 不要な情報をネットに公開しない すべてのウェブサイトでクッキーを受け入れる 公共Wi-Fiを利用してパスワードを送信する None 40. 転移学習が自然言語処理（NLP）で広く利用される理由として正しいものはどれか。 言語モデルが文法や単語の一般的な特徴を学習できるため 言語データが常に小規模であるため 出力層が全タスクに共通であるため 学習済みモデルを直接再利用することが禁止されていないため None 41. 転移学習が画像認識タスクで特に効果的である理由として正しいものはどれか。 畳み込み層が一般的な画像特徴を捉えるため 画像データの多様性が小さいため 出力層が他のタスクと共有できるため 画像データは常にトレーニングデータが少ないため None 42. 汎用型AI（General AI）が特化型AIと比較して、医療分野において特に効果を発揮すると考えられる場面として適切なものはどれか。 画像診断や薬剤設計のような個別のタスクに特化した業務 トレーニングデータが限定的である新薬開発業務 医療データの収集と記録の効率化 異なる専門分野（例：内科と外科）間での知識を統合して診断を行う業務 None 43. インターネットリテラシーとは何を指すか。 インターネットの利用に関する技術的スキル インターネットを安全かつ効果的に利用する能力 インターネットでプログラミングを行う能力 インターネット上の動画編集スキル None 44. 以下のうち、LMが活用される応用分野として適切なものを選びなさい。 自動翻訳 物理シミュレーション 画像認識 ロボット制御 None 45. LLMが偏った学習データを利用している場合、応答にどのような影響が出る可能性がありますか？ 応答は完全に中立になる。 応答がすべて正確な情報になる。 学習データの偏りは応答に影響を与えない。 偏見や特定の視点が反映された応答を生成する可能性がある。 None 46. 「LLM（Large Language Model）」とは何ですか？ AIを使って画像を生成するモデル 大規模なデータを学習し、高度な言語処理を可能にするAIモデル 小規模なデータで学習した言語モデル AIを使った物理シミュレーションモデル None 47. インターネット上の匿名性が犯罪行為に悪用されるリスクを軽減するために、最も効果的な対策はどれか。 インターネット利用者全員に実名登録を義務付ける すべてのユーザーが匿名での投稿を禁止される サービス提供者がコンテンツの監視と違法行為の報告を強化する 監視カメラをオンラインサービスと連携する None 48. LMが学習するために必要なデータは何ですか？ 膨大な量のテキストデータ 画像や動画データ 物理センサーからの信号データ 数値シミュレーションデータ None 49. ChatGPTのデメリットとして正しいものはどれか。 応答が完全にランダムに生成される トレーニングデータ以降の最新情報に対応できない 音声認識機能が搭載されていない 動画生成能力が制限されている None 50. AIのレベル別分類における「自律型AI（Autonomous AI）」の主な特徴として正しいものはどれか。 他のAIシステムの支援を必要とする 環境に応じて独立して行動を調整する 人間の介入がなければ動作しない 特定のデータセットに依存する None 51. 特化型AI（Narrow AI）から汎用型AI（General AI）への進化を実現するために必要な技術的要件として最も適切なものはどれか。 訓練データ量を無制限に拡大する 異なるタスク間での知識共有を可能にするアーキテクチャの開発 モデルのサイズを極端に縮小する 特定のタスクでの性能向上を優先する None 52. LMの進化に最も影響を与えた技術として正しいものを選びなさい。 画像処理アルゴリズム トランスフォーマー（Transformer）アーキテクチャ 物理的制御システム 周波数分析ツール None 53. LMの主な役割として最も適切なものを選びなさい。 AIのハードウェア設計を最適化すること 自然言語の理解と生成を行うこと AIのデータ収集プロセスを管理すること 機械学習アルゴリズムの改良を行うこと None 54. 転移学習を使用している場合、学習済みモデルの初期層（低次層）を再訓練することが適切な場面として正しいものはどれか。 新しいタスクが元のタスクと完全に異なる場合 新しいタスクのデータが少ない場合 新しいタスクが元のタスクと高度に類似している場合 モデルの計算コストを削減したい場合 None 55. ディープフェイク生成のコストが高い要因として正しいものはどれか。 トレーニングデータが限定的であるため 高解像度の生成には大規模な計算リソースが必要なため トランスフォーマーが主に使用されるため モデルが教師なし学習に依存するため None 56. ディープフェイクによる影響を最小化するために重要な対策として適切なものはどれか。 生成されたコンテンツを識別するアルゴリズムの開発 ディープフェイク生成技術を一般公開しない トレーニングデータを削減する コンテンツ生成速度を遅くする None 57. 以下のうち、LLMが活用される典型的な用途として正しいものを選びなさい。 画像分類 音声信号処理 物理データの解析 文章要約と質問応答 None 58. インターネット上で公開される情報が誤情報である可能性を検証する最適な方法として正しいものはどれか。 公的機関や信頼性の高い情報源と照らし合わせる SNSの拡散状況を確認する 情報の出所を気にせず、内容をそのまま利用する コメント欄の意見数を基準に信頼性を判断する None 59. LLMが学習するために主に使用されるデータは何ですか？ 画像データ 音声データ 膨大な量のテキストデータ 物理シミュレーションデータ None 60. DALL-Eのメリットとして最も適切なものはどれか。 高解像度画像を生成する能力に優れている マルチモーダル処理で動画生成が可能 テキストの翻訳に特化している 音声認識と画像認識を同時に行う None Time's up
