AI実装検定A級～模擬試験⑤～ 2024年12月8日2024年12月8日 ailearn 1. A B C D None 2. アダマール積（Hadamard積）とは、何を示す概念ですか？ 行列の内積 行列の外積 行列の行ごとの和 行列の要素ごとの積 None 3. 偏微分を用いる際に、関数が連続かつ微分可能でなければならない理由は何ですか？ 偏微分は積分の逆過程だから 関数が不連続な場合、値がゼロになるため 微分可能性と偏微分は無関係 微分が存在しない場合、偏微分も存在しないため None 4. A B C D None 5. A B C D None 6. A B C D None 7. A B C D None 8. A B C D None 9. ある商業施設の顧客が購買を行う確率が30%で、購買を行った顧客が再来店する確率が60%の場合、顧客が購買を行い、再来店する確率は次のどれですか？ 0.24 0.36 0.18 0.45 None 10. A B C D None 11. A B C D None 12. A B C D None 13. アダマール積が他の行列積と異なる理由はどれですか？ アダマール積は行列のすべての要素を掛け合わせるため、次元が変わる アダマール積は行列の転置を必要とする アダマール積は行列の逆行列を計算する アダマール積は行列の対応する要素同士を掛けるだけであり、次元は変わらない None 14. 2つの事象 A と B が独立である場合、条件付き確率 P(A∣B) はどのようになりますか？ P(A∣B)=P(A) P(A∣B)=P(B) P(A∣B)=P(A∩B) P(A∣B)=1 None 15. A B C D None 16. A B C D None 17. A B C D None 18. A B C D None 19. A B C D None 20. A B C D None 21. A B C D None 22. A B C D None 23. A B C D None 24. A B C D None 25. A B C D None 26. A B C D None 27. A B C D None 28. A B C D None 29. A B C D None 30. A B C D None 31. A B C D None 32. A B C D None 33. A B C D None 34. A B C D None 35. A B C D None 36. 条件付き確率を使って、2つの事象 A と B の同時発生確率を次のように表すことができる： P(A∩B)=P(A∣B)×P(B)。この式に関する次の説明のうち、正しいものはどれですか？ 条件付き確率は、片方の事象が発生した後のもう片方の事象の確率を示す 条件付き確率は、2つの事象の和集合を計算するために使用される 条件付き確率は、常に1以下の値を持つ 条件付き確率は、片方の事象が起こらない場合の確率を示す None 37. A B C D None 38. 条件付き確率を使った例として、次のどの問題が最も適切ですか？ サイコロを振るときの確率 交通渋滞が起こる確率 雨が降っているときに交通渋滞が起こる確率 ランダムな数を選ぶ確率 None 39. 条件付き確率の定義に基づいて、次の式のうち正しいのはどれですか？ P(A∩B)=P(A)+P(B) P(A∩B)=P(A∣B)P(B) P(A∩B)=P(A)−P(B) P(A∩B)=P(A∣B) None 40. A B C D None 41. A B C D None 42. A B C D None 43. A B C D None 44. ある会社でプロジェクトAが成功する確率が70%、プロジェクトBが成功する確率が50%で、プロジェクトAが成功した場合にプロジェクトBも成功する確率が80%です。このとき、プロジェクトAとBが両方成功する確率はどれですか？ 0.35 0.40 0.28 0.56 None 45. A B C D None 46. 等差数列 2,5,8,11,… の第10項はどれですか？ 20 29 30 32 None 47. A B C D None 48. A B C D None 49. A B C D None 50. A B C D None 51. ベイズの定理を用いて、ある商品の購入確率を計算する場合、次のどの情報が最も重要ですか？ 購入前の事前確率、購入後の評価、商品の価格 事前確率、購入時の広告効果、購入後の評価 広告効果、商品の価格、購入者のレビュー 事前確率、購入時の広告効果、購入時の価格 None 52. テンソル積とアダマール積を区別する主な理由は何ですか？ テンソル積は行列のサイズを維持し、アダマール積はサイズを変える アダマール積はテンソル積よりも計算量が多い テンソル積はアダマール積の特別なケースである アダマール積は要素ごとに計算し、テンソル積は次元を拡張して計算する None 53. A B C D None 54. A B C D None 55. A B C D None 56. A B C D None 57. A B C D None 58. アダマール積はどの分野で主に使用されますか？ 統計学のみ ニューラルネットワークや機械学習で使用される 物理学のみ アルゴリズムの最適化にのみ使用される None 59. A B C D None 60. A B C D None Time's up
