AI実装検定A級～模擬試験～ 2024年11月4日2024年11月4日 ailearn 1. A B C D None 2. 3つの独立なイベント A,B,C の確率がそれぞれ P(A)=0.6, P(B)=0.7, P(C)=0.8 であるとき、これらのイベントがすべて発生する確率はどれですか？ 0.336 0.048 0.672 0.420 None 3. 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 4. 誤差の微分が非常に小さくなることで発生する「勾配消失問題」を回避するために、どの手法が有効ですか？ 活性化関数をReLUに変更する シグモイド関数を使用する 重みの初期化をランダムにする 学習率を増加させる None 5. 順伝播において、活性化関数を「シグモイド関数」から「ReLU関数」に変更した場合、何が期待されますか？ 勾配消失が発生しやすくなる モデルがより非線形なパターンを学習できるようになる モデルの学習速度が向上する可能性がある 出力が負の値になることが多くなる None 6. A B C D None 7. Seabornでエラーバー付きの線グラフを描くために使用される関数はどれですか？ sns.errorplot() sns.barplot() sns.lineplot() sns.scatterplot() None 8. 誤差の微分を利用した最適化アルゴリズムで、勾配降下法以外に使用されるものはどれですか？ 遺伝的アルゴリズム K平均法 主成分分析 モメンタム法 None 9. A B C D None 10. 行列Aがn×m、行列Bがm×pの場合、行列A×Bのサイズはどうなりますか？ n×m n×p m×p m×m None 11. バイアス項が導入されている場合、どのような利点がありますか？ 学習速度が向上する モデルがより複雑な関係を学習できる 過学習を防げる 活性化関数が不要になる None 12. Sigmoid関数の特性を持つ他の関数はどれですか？ ReLU Softmax Linear Tanh None 13. 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？ a[1, :] a[:, 1] a[1] a[1:2, :] None 14. A B C D None 15. ニューラルネットワークの重みが「ランダム初期化」される理由の一つに、次の現象の防止があります。それは何ですか？ 勾配消失 モデルの学習が停滞する ニューロンが同じ勾配を持つことによる「対称性の破れ」の欠如 活性化関数の不安定化 None 16. A B C D None 17. 連鎖律を用いた誤差逆伝播法において、ニューラルネットワークのパラメータ更新を効率化するために最も適切な手法はどれですか？ モメンタム法 L1正則化 学習率を固定する シグモイド関数を使用する None 18. アダマール積の計算に必要な条件はどれですか？ 行列の形状が異なること 行列の要素がすべて整数であること 行列の形状が同じであること 行列が対角行列であること None 19. A B C D None 20. 誤差関数の微分を用いる目的は何ですか？ モデルの予測精度を測定するため 勾配降下法を通じてモデルのパラメータを最適化するため データセットの分散を計算するため モデルの出力を標準化するため None 21. 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？ 学習率を動的に調整するため 過学習を防ぐために、重みの大きさにペナルティをかけるため 計算速度を向上させるため モデルの精度を上げるために、重みを一時的に凍結するため None 22. Matplotlibでグラフを複数のサブプロットに分割するために使用される関数はどれですか？ plt.multi_plot() plt.subplot() plt.figure() plt.grid() None 23. A B C D None 24. ある地域で、ある感染症に感染している人の割合は1%であり、テストの感度は99%、特異度は95%です。テストで陽性となった人が実際に感染している確率を求めなさい。 約17% 約50% 約66% 約90% None 25. A B C D None 26. A B C D None 27. アダマール積を記号で表すとき、どのような記号が使われますか？ ⊗ ⊙ ⊕ × None 28. A B C D None 29. ある工場では製品の不良率が2%であり、製品検査の感度が85%、特異度が90%です。このとき、検査で不良品と判定された製品が実際に不良品である確率はどれですか？（ベイズの定理を用いる） 約15% 約20% 約50% 約85% None 30. 誤差の微分を計算する際に、勾配がゼロになる点はどのような意味を持ちますか？ 誤差が最大化される点 モデルが最適化されていない点 誤差が最小化される点 モデルの学習が停止する点 None 31. 誤差逆伝播法における「スキップ接続」（Skip Connection）の効果はどれですか？ 勾配消失を防ぎ、より深いネットワークを学習可能にする ネットワークの深さを減らす 出力の非線形性を高める モデルのパラメータを減少させる None 32. 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？ 学習が停止する 学習速度が遅くなる 過学習が発生する 勾配消失や勾配爆発が発生する None 33. MSEを損失関数として用いる回帰モデルで、出力が連続値でない場合、どのような影響が生じますか？ 誤差が無視される モデルが誤った出力を学習する MSEがゼロになる 損失関数が収束しない None 34. A B C D None 35. A B C D None 36. Seabornのlmplot()を使用して、カテゴリごとに異なる色を指定するために使用される引数はどれですか？ hue style group color None 37. Sigmoid関数とReLU関数の最大の違いはどれですか？ Sigmoid関数は出力が0から1の範囲であるが、ReLUは出力が0から無限大 ReLU関数は非線形性を持たない Sigmoid関数は負の入力に対して線形である ReLU関数は負の入力に対して非線形である None 38. Sigmoid関数が活性化関数として用いられる場合の欠点はどれですか？ 出力が非連続的である 出力範囲が無限大である 勾配消失問題を引き起こす 出力が負の値を取る None 39. A B C D None 40. A B C D None 41. あるテストの感度が90%である場合、次の説明のうち正しいものはどれですか？ テストが陽性である確率が90% 患者が病気であるときにテストが陽性を示す確率が90% 患者が健康であるときにテストが陽性を示す確率が90% 患者が病気であるときにテストが陰性を示す確率が90% None 42. ある等比数列の初項が6で、公比が2です。この数列の第8項から第4項までの和を求めなさい。 750 760 770 780 None 43. Matplotlibでグラフのタイトルを設定するために使用される関数はどれですか？ plt.caption() plt.heading() plt.label() plt.title() None 44. 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？ df.loc[] df.iloc[] df.at[] df.ix[] None 45. 活性化関数にシグモイド関数を使用した場合、誤差の微分にどのような影響がありますか？ 微分が大きくなり、学習が速くなる 微分が無限大になる 活性化関数が誤差の微分に影響を与えない 微分が小さくなり、勾配消失が発生しやすくなる None 46. A B C D None 47. 回帰問題において、MSEを使用する場合の最適化目標は何ですか？ 誤差を最大化すること 正解値を増やすこと 誤差を最小化すること モデルの複雑さを増やすこと None 48. A B C D None 49. SeabornのFacetGridを使用して、異なるカテゴリに基づいてデータをサブプロットとして描画するための関数はどれですか？ sns.facetgrid() sns.GridPlot() FacetGrid.map() sns.splitplot() None 50. ある病気に関する検査の感度が80%、特異度が90%であり、病気の有病率が10%の場合、検査で陰性となった人が実際に病気でない確率を求めなさい。 約95% 約90% 約80% 約85% None 51. 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？ 画像認識タスク バイナリ分類タスク 出力が非負の回帰タスク マルチクラス分類タスク None 52. ニューラルネットワークの入力層の役割は何ですか？ モデルの予測を行う データの前処理を行う 外部からのデータをモデルに取り込む 勾配を計算する None 53. 誤差関数の微分がゼロに近づくと、勾配降下法の学習速度はどうなりますか？ 変わらない 加速する 遅くなる 逆転する None 54. Numpy配列 a = np.array([1, 2, 3, 4]) において、全ての要素が真（非ゼロ）の場合に真を返す関数はどれですか？ np.any() np.nonzero() np.truth() np.all() None 55. 順伝播の過程で、「活性化関数」が使用されないとどうなりますか？ モデルの出力が複雑すぎるものになる モデルが線形な変換のみを学習し、表現力が低下する 計算が無限ループに陥る モデルが過学習する None 56. 誤差逆伝播法において、リカレントニューラルネットワーク（RNN）で勾配消失を防ぐための適切な手法はどれですか？ シグモイド関数を使用する LSTMやGRUを用いたアーキテクチャを採用する RNNの層数を増やす 学習率を増加させる None 57. 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 58. 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？ ノード間の結合強度を決定する データの次元を縮小する 入力画像から特徴を抽出する 出力をスケーリングする None 59. A B C D None 60. 深層ニューラルネットワークでSigmoid関数を複数層で使用することが推奨されない理由は何ですか？ 勾配消失問題が発生しやすいため 非線形性が失われるため 計算コストが高いため 出力が確率ではなくなるため None Time's up
