AI実装検定A級~模擬試験①~

1. 
ニューラルネットワークの入力層の役割は何ですか?

2. 
重みの初期化手法として「Xavier初期化」が適しているのはどのような場合ですか?

3. 
重みの更新に使用される最も一般的な手法は何ですか?

4. 
「勾配クリッピング(Gradient Clipping)」が必要になる理由は何ですか?

5. 
Numpyにおいて、全ての要素がゼロである配列を作成するための関数はどれですか?

6. 
PandasでDataFrameを作成するために使用される関数はどれですか?

7. 
PandasのDataFrameにおいて、行数と列数を確認するための属性はどれですか?

8. 
PandasのDataFrameにおいて、列のデータ型を確認するために使用される属性はどれですか?

9. 
Numpyにおいて、配列 a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) の2番目の行を選択するスライス指定はどれですか?

10. 
順伝播で「バッチ正規化(Batch Normalization)」を使用する主な理由は次のうちどれですか?

11. 
Numpyにおいて、配列 a = np.array([1, 2, 3, 4]) の要素をシャッフルする関数はどれですか?

12. 
勾配降下法において「モーメンタム(Momentum)」を使用する理由は次のうちどれですか?

13. 
ニューラルネットワークの出力層の役割は何ですか?

14. 
順伝播における「全結合層(Fully Connected Layer)」の主な役割は何ですか?

15. 
勾配消失問題は、主にどのような状況で発生しますか?

16. 
Pandasのgroupby()メソッドを使って、DataFrameをグループ化した後に合計を計算する標準的な方法はどれですか?

17. 
Pandasにおいて、複数のDataFrameを行方向に結合するために使用される関数はどれですか?

18. 
ニューラルネットワークの「重み」とは何ですか?

19. 
順伝播において、畳み込み層で使用される「フィルタ(カーネル)」はどのような役割を果たしますか?

20. 
Pandasでデータをソートする際に使用される関数はどれですか?

21. 
分類タスクにおいて、出力層で使用される一般的な活性化関数は次のうちどれですか?

22. 
順伝播の計算において、各層の出力を計算する際に必要となる要素は次のうちどれですか?

23. 
Numpy配列 a = np.array([1, 2, 3, 4]) に対して、a + 2 の結果はどれですか?

24. 
重みの初期化が不適切だとどのような問題が発生しますか?

25. 
順伝播において、入力データがスパース(多くのゼロを含む)である場合、どのような対策が有効ですか?

26. 
Numpy配列 a = np.array([2, 4, 6, 8]) に対して、np.cumsum(a) を実行した場合、出力はどれですか?

27. 
順伝播において、モデルの出力が連続値である場合、一般的に使用される活性化関数は次のうちどれですか?

28. 
ニューラルネットワークにおいて、出力層の活性化関数として「ReLU」を選択するのはどのような場合ですか?

29. 
Pandasにおいて、行ラベルに基づいてデータを選択するためのメソッドはどれですか?

30. 
DataFrameの列に対して関数を適用し、新しい列を追加するための標準的な方法はどれですか?

31. 
Pandasにおいて、指定した列をインデックスに設定するために使用される関数はどれですか?

32. 
重みの初期化において、深層ニューラルネットワークで「He初期化」が推奨されるのは次のうちどのような場合ですか?

33. 
Pandasにおいて、Datetimeデータを処理するために最も適切なデータ型はどれですか?

34. 
重み共有を行わない場合、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)における主な問題は何ですか?

35. 
ニューラルネットワークにおいて「重み減衰(Weight Decay)」が導入される理由は何ですか?

36. 
順伝播の計算で「フィードフォワードネットワーク」が使われる理由は何ですか?

37. 
PandasのDataFrameにおいて、特定の列を選択するための標準的な方法はどれですか?

38. 
ニューラルネットワークの出力層のユニット数は何によって決まりますか?

39. 
Numpyにおけるブロードキャストの仕組みを考慮すると、a = np.array([1, 2, 3]) と b = np.array([[1], [2], [3]]) のアダマール積 a * b の結果はどれですか?

40. 
出力層において「回帰タスク」での予測誤差を最小化するために使用される損失関数として適切なのは次のうちどれですか?

41. 
PandasのDataFrameにおいて、pivot_table()関数を使用する場合、最も一般的に指定される引数の組み合わせはどれですか?

42. 
出力層で多クラス分類問題にソフトマックス関数を適用する際、出力が適切な確率分布となるための前提条件は次のうちどれですか?

43. 
Numpy配列において、配列の要素を逆順にするために使用するスライスの指定はどれですか?

44. 
ニューラルネットワークで重みの「早期停止(Early Stopping)」が有効な理由は何ですか?

45. 
順伝播において、出力層での計算結果は何を表していますか?

46. 
2つのNumpy配列 a = np.array([1, 2, 3]) と b = np.array([4, 5, 6]) の外積を計算するための関数はどれですか?

47. 
入力層で画像のピクセル値を「0〜1」に正規化する主な理由は何ですか?

48. 
あるニューラルネットワークで、順伝播の途中で計算された中間層の出力が全て同じ値になってしまう場合の主な原因は何ですか?

49. 
出力層で「マルチラベル分類」を行う場合、適切な活性化関数は次のうちどれですか?

50. 
Numpy配列 a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) に対して a.T を実行した結果はどれですか?

51. 
勾配降下法を用いて重みを更新する際の「学習率」の役割は何ですか?

52. 
ニューラルネットワークの出力層でソフトマックス関数を使用する主な理由は何ですか?

53. 
出力層において「シグモイド関数」を用いると、どのような特性が得られますか?

54. 
ニューラルネットワークの重み更新において、「学習率減衰(Learning Rate Decay)」が効果的である理由は何ですか?

55. 
ニューラルネットワークの入力層で、テキストデータを処理する際に一般的に行われる前処理は次のうちどれですか?

56. 
ニューラルネットワークの入力層で扱われるデータの次元数はどのように決まりますか?

57. 
Numpy配列における行列積を計算するための関数はどれですか?

58. 
順伝播において、正規化手法が使用される主な理由は次のうちどれですか?

59. 
3層ニューラルネットワークにおいて、入力層が4ユニット、中間層が5ユニット、出力層が3ユニットである場合、順伝播に必要な全ての重みの数は次のうちどれですか?

60. 
Numpy配列 a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) に対して np.dot(a, a) を実行した結果はどれですか?

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