生成AIパスポート~模擬試験②~

1. 
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。

2. 
肖像権とパブリシティ権の違いとして適切な説明はどれか。

3. 
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。

4. 
パブリシティ権が適用される具体的な事例として適切なものはどれか。

5. 
AIが「推論」を行う際にニューラルネットワークを使用する主な理由はどれか。

6. 
Transformerモデルにおける「ポジショナルエンコーディング」の役割として正しいものはどれか。

7. 
Transformerモデルの中核となる仕組みとして正しいものはどれか。

8. 
生成モデルの中で「フリシェーインセプション距離(FID)」が使用される主な目的として正しいものはどれか。

9. 
AI生成物が他人の作品に酷似している場合、著作権侵害が成立する可能性がある条件として最も適切なものはどれか。

10. 
次のうち、機械学習の分類に該当する手法はどれか。

11. 
ニューラルネットワークがAIに知能をもたらす仕組みとして用いる主な原理はどれか。

12. 
生成モデルの「自己回帰型モデル」に該当する技術として正しいものはどれか。

13. 
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。

14. 
肖像権の侵害が成立する可能性がある状況として最も適切なものはどれか。

15. 
ニューラルネットワークの性能向上のために「正則化(Regularization)」が使用される理由として最も適切なものはどれか。

16. 
生成モデルが「データの補完」に活用される例として適切なものはどれか。

17. 
次のうち、ブースティングに分類されるアルゴリズムはどれか。

18. 
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。

19. 
「肖像権」とは何を保護するための権利か。

20. 
次のうち、AIの学習において「教師あり学習」に該当するものはどれか。

21. 
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。

22. 
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。

23. 
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。

24. 
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。

25. 
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。

26. 
強化学習において「Q学習」が利用される理由として最も正しいものはどれか。

27. 
AIが生成した作品が著作権保護の対象となるための条件として正しいものはどれか。

28. 
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。

29. 
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。

30. 
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。

31. 
機械学習が使用される主な目的はどれか。

32. 
AIが生成した架空の人物の画像を商業利用する場合、パブリシティ権の侵害が成立する可能性はどのような場合か。

33. 
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。

34. 
生成モデルにおいて「潜在空間」の役割として正しいものはどれか。

35. 
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。

36. 
Transformerモデルが従来のRNNと比較して優れている点として正しいものはどれか。

37. 
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。

38. 
「パブリシティ権」とは何を保護するための権利か。

39. 
VAE(変分オートエンコーダ)がGANと比較して有利とされる点として正しいものはどれか。

40. 
AIが持つ学習手法のうち、「教師なし学習」の特徴として正しいものはどれか。

41. 
ディープラーニングモデルの「活性化関数」が果たす役割として正しいものはどれか。

42. 
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。

43. 
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。

44. 
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。

45. 
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。

46. 
生成モデルが訓練データから学習する「分布」の性質を評価するために使用される指標として最も適切なものはどれか。

47. 
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。

48. 
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。

49. 
「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。

50. 
パブリシティ権が適用される場合、商業利用が認められるケースとして正しいものはどれか。

51. 
次のうち、パブリシティ権を侵害している行為に該当するものはどれか。

52. 
生成モデルにおける「自己教師あり学習」が重要視される理由として正しいものはどれか。

53. 
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。

54. 
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。

55. 
変分オートエンコーダ(VAE)の潜在空間において、データの分布が学習される過程で「KLダイバージェンス」が果たす役割として適切なものはどれか。

56. 
生成モデルの主要な応用例として正しいものはどれか。

57. 
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。

58. 
肖像権が適用される対象として正しいものはどれか。

59. 
次のうち、「次元削減」に分類される手法はどれか。

60. 
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。

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