G検定~模擬試験①~

1. 
次のうち、強化学習における基本的な要素として最も適切なものはどれか。

2. 
畳み込み層における「バッチ正則化」の主な役割は何ですか?

3. 
BERTモデルの事前学習において「次文予測(Next Sentence Prediction, NSP)」が行われる理由は何ですか?

4. 
全結合層の出力次元を変えることで、どのような効果が得られますか?

5. 
次のうち、文章の感情分析に適した手法はどれですか?

6. 
AIの「データプライバシー」に関する課題を克服するために提案されているアプローチとして最も適切なものはどれですか?

7. 
BERTの「マスク言語モデル(MLM)」はどのように機能しますか?

8. 
YOLO(You Only Look Once)モデルの特徴は何ですか?

9. 
個人情報の「匿名化処理」とは何を指しますか?

10. 
個人情報の取り扱いに関する「利用目的の特定」とは何ですか?

11. 
OECD(経済協力開発機構)が策定した「AIに関する原則」の主な目的は何ですか?

12. 
全結合層の出力を生成する際に注意すべき点は何ですか?

13. 
AI技術の発展に伴う「データフュージョン」によるプライバシーリスクとは何ですか?

14. 
AIによる自動意思決定システムがGDPRに違反する場合、データ主体が行使できる権利は何ですか?

15. 
画像認識モデルの評価指標である「IoU(Intersection over Union)」の主な目的は何ですか?

16. 
畳み込み層の学習において、重みの初期化が重要な理由は何ですか?

17. 
著作権の「公表権」とは何ですか?

18. 
AIによる音楽生成が商業利用される場合、著作権法上の注意点は何ですか?

19. 
米国の「AI倫理原則」において、「説明責任」とはどのように定義されていますか?

20. 
個人情報保護法における「個人情報」とはどのような情報ですか?

21. 
AIを利用したコンテンツ生成プラットフォームで、著作物を生成する際の適切な著作権対応は何ですか?

22. 
「畳み込み層」の特徴マップを正則化する際、ドロップアウト(Dropout)よりも「空間的ドロップアウト(Spatial Dropout)」が効果的な理由はどれですか?

23. 
個人情報保護法において、「利用停止請求」が認められるのはどのようなケースですか?

24. 
転移学習とは何ですか?

25. 
ディープラーニングが従来のニューラルネットワークと比較して、より多くの層を使用できる理由として適切なのはどれですか?

26. 
AIを利用したターゲティング広告におけるプライバシー問題を回避するために、どのような措置が有効ですか?

27. 
Faster R-CNNの主な特徴は何ですか?

28. 
著作権は、著作物を作成した時点で発生しますが、その有効期限は通常どれくらいですか?

29. 
AIによるデータ保護に関する課題として最も適切なものはどれか。

30. 
個人情報保護法において、情報の「保存期間」に関する規制はどのように規定されていますか?

31. 
次のうち、AIにおける知能の定義として最も適切なものはどれか。

32. 
ResNet(Residual Network)の特徴として正しいのはどれですか?

33. 
次のうち、強いAI(AGI: Artificial General Intelligence)の定義として正しいものはどれか。

34. 
自然言語処理において、ELMo(Embeddings from Language Models)が提供する主な利点は何ですか?

35. 
国連のAI倫理ガイドラインでは、AI技術が持続可能な開発に寄与するために、どのような要素が特に重視されていますか?

36. 
全結合層の出力は、どのように計算されますか?

37. 
畳み込み層で使用されるフィルターのサイズが一般的に小さい理由は何ですか?

38. 
日本の個人情報保護法において「個人情報」として定義されるのはどれですか?

39. 
自然言語処理タスクにおいて、LSTMを使用する利点は何ですか?

40. 
次のうち、AI倫理に関する問題として正しいものはどれか。

41. 
AIが労働市場に与える影響として「リスキリング(Re-skilling)」が重要視される理由として正しいものはどれですか?

42. 
AI技術においてプライバシーリスクを減らすための「匿名化」とは何ですか?

43. 
AIが生成した作品に対して、今後の著作権法で議論されている可能性のある改正内容はどれですか?

44. 
AIによる意思決定における透明性の問題として、最も適切なものはどれか。

45. 
国連の「AI倫理に関するガイドライン」では、どのような点に特に焦点が当てられていますか?

46. 
畳み込み層で「グローバル平均プーリング」を使用する利点は何ですか?

47. 
米国でのAIガイドラインにおいて、「公平性」とは何を意味しますか?

48. 
機械翻訳において、入力シーケンスと出力シーケンスの長さが異なる場合、どのようなモデルがよく使われますか?

49. 
次のうち、AIが監視社会を助長するリスクとして最も正しいものはどれか。

50. 
AIとロボットの違いとして正しいものはどれか。

51. 
AIによる「データフュージョン」がプライバシーに与える主なリスクとして適切なのはどれですか?

52. 
「要配慮個人情報」とは何ですか?

53. 
GDPR(一般データ保護規則)において、「データ主体」とは誰を指しますか?

54. 
全結合層の計算の過程で「活性化関数」が果たす役割は何ですか?

55. 
中国のAIガイドラインにおける「AIの責任ある開発」とは、どのような取り組みを意味しますか?

56. 
AIシステムが利用者の行動データを収集する場合、プライバシー保護の観点から求められる基本的な条件は何ですか?

57. 
ニューラルネットワークのトレーニング中に「早期停止」を使用する目的は何ですか?

58. 
自動運転車に関してAIが直面する課題として、正しいものはどれか。

59. 
自然言語処理で「データ拡張」を行う際、次の方法の中でディープラーニングに最も適したものはどれですか?

60. 
次のうち、自然言語処理で「系列ラベリング」を行うタスクに該当するのはどれですか?

61. 
畳み込み層において、「カーネルサイズ」を大きく設定した場合の主な効果として最も適切なものはどれですか?

62. 
自律的AIの特徴として正しいものはどれか。

63. 
画像認識タスクでよく使用される「データ拡張」の手法として適切ではないものはどれですか?

64. 
次のうち、AIに関する倫理的課題として最も重要なものはどれか。

65. 
個人情報保護法に基づき、データが漏洩した場合に企業が行うべきことは何ですか?

66. 

67. 
日本の「AIガイドライン2020」において、AIの開発者に求められる倫理的責任は何ですか?

68. 
次のうち、ディープラーニングの特徴として最も正しいものはどれか。

69. 
日本の「AI社会原則」に基づくガイドラインで、AI開発における「人間の尊厳」とは具体的にどのような意味を持ちますか?

70. 
次のうち、AIの進展に最も寄与している技術はどれか。

71. 
個人情報の利用停止を請求できるのはどのような場合ですか?

72. 
日本政府が策定した「AI社会原則」において、「安全性」として求められる取り組みは何ですか?

73. 
次のうち、弱いAIの特徴として最も適切なものはどれか。

74. 
AIが関与する著作権の問題として、最も適切なものはどれか。

75. 
ディープラーニングのトレーニングプロセスにおいて、バッチサイズを小さく設定する利点として正しいのはどれですか?

76. 
AIシステムが医療データを処理する際に、プライバシー侵害を防ぐために推奨される措置は何ですか?

77. 
AIを活用した顔認識技術の利用において、プライバシー侵害のリスクを最小限に抑えるために企業が取るべき措置は何ですか?

78. 
畳み込み層の計算結果に対してどのような正則化手法が推奨されますか?

79. 
個人情報の「訂正請求」とは何ですか?

80. 
「デジタルデバイド」がAI分野で議論される理由として最も適切なものはどれですか?

81. 
欧州連合(EU)の「AI規制法案」において、AIシステムが「高リスク」と判断されるのはどのような場合ですか?

82. 
畳み込み層で「深さ方向の畳み込み(Depthwise Convolution)」が使用される理由として適切なのはどれですか?

83. 
次のうち、狭いAI(Narrow AI)の例として適切なものはどれですか?

84. 
「差分プライバシー(Differential Privacy)」とは何を指しますか?

85. 
バッチ正規化の主な目的は何ですか?

86. 
畳み込み層の前にどのような層を配置することが一般的ですか?

87. 
日本における「AI活用のためのガバナンスガイドライン」では、AIシステムの開発においてどのような点に特に注意が払われるべきとされていますか?

88. 
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)において、深い層を持つモデルの計算コストを削減しつつ性能を維持するために使用される代表的な技術はどれですか?

89. 
全結合層で一般的に使用される「Softmax関数」の役割は何ですか?

90. 
Transformerモデルにおける「位置エンコーディング」の目的は何ですか?

91. 
全結合層の重み行列が初期化されていない場合に発生しやすい問題はどれですか?

92. 
次のうち、AIによる自律兵器に関する問題として最も適切なものはどれか。

93. 
次のうち、自動運転車におけるAIの役割として最も正しいものはどれか。

94. 
全結合層の学習率が高すぎると、どのような問題が発生しますか?

95. 
VGGNetの特徴として正しいのはどれですか?

96. 
ワードエンベディングの技術として有名なものはどれですか?

97. 
CNNにおけるプーリング層の主な目的は何ですか?

98. 
転移学習を使用する際、凍結(Freeze)される層は通常どの部分ですか?

99. 
AIの発展によって生じる問題として、最も適切なものはどれか。

100. 
個人情報の「第三者提供」に関して、本人の同意が不要となる例外はどのような場合ですか?

101. 
自然言語処理でトランスフォーマーの「マルチヘッド・アテンション(Multi-Head Attention)」が有効な理由として最も適切なのはどれですか?

102. 
次のうち、汎用AI(AGI)が実現した場合に予想される最大の社会的インパクトはどれですか?

103. 
著作権法に基づく「引用」が認められるための条件は何ですか?

104. 
欧州連合(EU)が発表した「AI倫理ガイドライン」における、最も重要な原則は何ですか?

105. 
著作権法における「著作物」とは何ですか?

106. 
AI生成物が公表された後、第三者がその生成物を商業利用する場合、注意すべき法的リスクはどれですか?

107. 
全結合層での過剰適合を防ぐために使用される一般的な手法は何ですか?

108. 
ディープラーニングを活用した自然言語処理において、「テキスト生成(Text Generation)」で使用される主な手法はどれですか?

109. 
畳み込み層の「フィルターバンク」の役割は何ですか?

110. 
自然言語処理における「BERT」とは何ですか?

111. 
日本の「AIガバナンス・イニシアティブ」において、国際的なAI倫理ガイドラインとの整合性を保つために、特に強調されている点は何ですか?

112. 
日本におけるAIガバナンスの法的基盤を強化するための重要な法律はどれですか?

113. 
著作権法における「同一性保持権」とは何を指しますか?

114. 
次のうち、人工知能に関する倫理的課題として正しいものはどれか。

115. 
AIを利用する企業が、プライバシー保護のために講じるべき措置として適切なものはどれですか?

116. 
畳み込み層における「重みの共有」の利点は何ですか?

117. 
「AI倫理ガイドライン」において、AIシステムの説明可能性が求められる理由は何ですか?

118. 
次のうち、AIの安全性に関する課題として最も正しいものはどれか。

119. 
ニューラルネットワークにおける「ドロップアウト」の目的は何ですか?

120. 
個人情報保護法の改正によって追加された「データポータビリティ」とは何ですか?

121. 

122. 
畳み込み層の出力が高次元データの場合、次の層に何を使って接続することが一般的ですか?

123. 
全結合層の計算負荷が高い理由は何ですか?

124. 
教師なし学習の特徴として正しいものはどれか。

125. 
AIの国際的な倫理ガイドラインが遵守されない場合、最も懸念されるリスクとして適切なのは何ですか?

126. 
自然言語処理のタスクで、入力文が「文法的に正しいか」を判定するモデルを設計する際、次のディープラーニング技術の中で最も適切なのはどれですか?

127. 
画像認識タスクでResNetが高い性能を発揮する理由として、次のうち最も適切なものはどれですか?

128. 
全結合層で使用される一般的な活性化関数はどれですか?

129. 
自然言語処理における「トークン化」とは何ですか?

130. 
著作権の「翻訳権」とは何ですか?

131. 
畳み込み層の「フィルターサイズ」が大きくなると、どのような影響がありますか?

132. 
学習率の役割は何ですか?

133. 
ディープラーニングモデルの訓練中に、モデルがテストデータに対して高いエラー率を示す場合、考慮すべき点は何ですか?

134. 
AIの「説明可能性(Explainability)」が重要とされる理由として正しいものはどれですか?

135. 
「フェアユース」の概念はどのような場合に適用されますか?

136. 
次の文章分類タスクにおいて、BERTモデルのファインチューニングが有効な理由として最も適切なのはどれですか?

137. 
CNNにおける「フィルター」とは何ですか?

138. 
人工知能(AI)の定義として最も適切なものはどれか。

139. 
CNNにおける「バッチ正規化(Batch Normalization)」の主な役割は何ですか?

140. 
畳み込み層の主な目的は何ですか?

141. 
畳み込み層のパディングとは何ですか?

142. 
畳み込み層の設計において「リカレント層」と組み合わせる主な理由は何ですか?

143. 
次のうち、人工知能が「自律性」を持つことの具体例として最も適切なものはどれですか?

144. 
人工知能の「知的行動」の範囲に含まれないものとして正しいものはどれですか?

145. 
モデルの選択において、「アンサンブル学習」とは何を指しますか?

146. 
畳み込み層における「グループ畳み込み」の利点は何ですか?

147. 
EUの「AI規制案」において、「高リスクAIシステム」と判断される分野の一例として正しいのはどれですか?

148. 
全結合層のパラメータ数が非常に多い場合、過剰適合を防ぐために有効な手法として適切なのはどれですか?

149. 
強いAI(AGI)に関する問題として、最も適切なものはどれか。

150. 
AI技術を用いて生成された作品が既存の著作物と類似している場合、著作権法上のリスクとして適切なのはどれですか?

151. 
AIシステムがプライバシー保護のために「ゼロ知識証明(Zero-Knowledge Proof)」を採用する利点として最も適切なのは何ですか?

152. 
著作権法における「複製権」とは何ですか?

153. 
自然言語処理における「エンティティリンク」とは何ですか?

154. 
畳み込み層における「ストライド」とは何を指しますか?

155. 
AIがプロファイリングを行う際、個人情報保護法における問題点として最も適切なのはどれですか?

156. 
CNN(畳み込みニューラルネットワーク)が特に得意とするタスクは何ですか?

157. 
全結合層における「バイアス項」の役割は何ですか?

158. 
個人データの取り扱いにおける「プライバシー・バイ・デザイン」とは何ですか?

159. 
次のうち、形態素解析に適しているモデルはどれですか?

160. 
次のうち、AIの発展が社会的格差の拡大に繋がるリスクとして最も正しいものはどれか。

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