生成AIパスポート~模擬試験②~

1. 
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。

2. 
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。

3. 
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。

4. 
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。

5. 
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。

6. 
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。

7. 
生成モデルの主要な応用例として正しいものはどれか。

8. 
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。

9. 
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。

10. 
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。

11. 
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。

12. 
生成モデルが特に注目される応用分野として正しいものはどれか。

13. 
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。

14. 
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。

15. 
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。

16. 
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。

17. 
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。

18. 
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。

19. 
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。

20. 
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。

21. 
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。

22. 
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。

23. 
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。

24. 
強化学習で用いられるアルゴリズムとして適切なものはどれか。

25. 
機械学習が使用される主な目的はどれか。

26. 
次のうち、「次元削減」に分類される手法はどれか。

27. 
「肖像権」とは何を保護するための権利か。

28. 
「パブリシティ権」とは何を保護するための権利か。

29. 
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。

30. 
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。

31. 
生成モデルとは何を指すか。

32. 
AIが生成した肖像画像を広告キャンペーンに使用したところ、第三者から肖像権侵害で訴えられた。この場合、広告主が法的責任を回避するために最も有効な証拠はどれか。

33. 
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。

34. 
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。

35. 
Transformerモデルの「マルチヘッドアテンション」で発生する可能性のある計算コストの問題を軽減するための一般的な手法として正しいものはどれか。

36. 
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。

37. 
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。

38. 
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。

39. 
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。

40. 
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。

41. 
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。

42. 
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。

43. 
GAN(生成的敵対ネットワーク)が生成したデータの品質を向上させるために導入される「WGAN(Wasserstein GAN)」の主な特徴として最も適切なものはどれか。

44. 
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。

45. 
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。

46. 
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。

47. 
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。

48. 
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。

49. 
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。

50. 
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。

51. 
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。

52. 
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。

53. 
AIが生成した架空の人物の肖像画像について、肖像権が適用される可能性はどれか。

54. 
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。

55. 
トランスフォーマーベースの生成モデルがGANやVAEと異なる主な点として正しいものはどれか。

56. 
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。

57. 
「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。

58. 
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。

59. 
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。

60. 
AIが生成した著名人の肖像を広告に利用する場合、最も重要な法的対応はどれか。

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