G検定~模擬試験①~

1. 
AIの発展が労働市場に与える影響として、最も正しいものはどれか。

2. 
自然言語処理における「双方向LSTM(Bi-LSTM)」の利点は何ですか?

3. 
CNNにおける「フィルター」とは何ですか?

4. 
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?

5. 
「要配慮個人情報」を含むデータの収集に関して、どのような追加の義務が課

6. 
畳み込み層における「重みの共有」の利点は何ですか?

7. 
画像認識における「アンサンブル学習」の利点は何ですか?

8. 
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?

9. 
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。

10. 
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。

11. 
AIが「フェイクニュース」を生成するリスクを軽減するためのアプローチとして、最も適切なものはどれですか?

12. 
VGGNetの特徴として正しいのはどれですか?

13. 
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?

14. 
著作権の「翻訳権」とは何ですか?

15. 
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?

16. 
AIによる自動意思決定の結果が不当な差別や偏りを生じた場合、個人が求めることができる対応策は何ですか?

17. 
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?

18. 
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?

19. 
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?

20. 
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?

21. 
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?

22. 
AI生成物に著作権が認められるためには、現行法に基づいて何が必要ですか?

23. 
AIモデルのトレーニングデータとして個人情報を含むデータを使用する場合、個人情報保護法の観点から必要な措置として最も適切なのはどれですか?

24. 
プライバシーの観点から、AIシステムが利用者の同意を得てデータを処理する場合、どのような条件が必要ですか?

25. 
畳み込み層における「ストライド」とは何を指しますか?

26. 
「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?

27. 
CNNにおける「畳み込み層」の役割は何ですか?

28. 
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?

29. 
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。

30. 
「要配慮個人情報」とは何ですか?

31. 
ディープフェイク技術とAIに関する問題として、最も適切なものはどれか。

32. 
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。

33. 
AIの軍事利用に関するリスクとして、最も適切なものはどれか。

34. 
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?

35. 
畳み込み層における「転移学習」で特徴マップを固定(凍結)することの目的として正しいものはどれですか?

36. 
AI技術がフェイクニュースの生成に利用されるリスクとして正しいものはどれか。

37. 
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?

38. 
ニューラルネットワークにおいて、重みとバイアスが学習される理由として正しいのはどれですか?

39. 
自然言語処理における「トークン化」とは何ですか?

40. 
バイアス項の初期化が不適切だと、どのような問題が生じる可能性がありますか?

41. 
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?

42. 
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?

43. 
畳み込み層のフィルターの数を増やすことで得られる効果として適切なのはどれですか?

44. 
全結合層の計算負荷が高い理由は何ですか?

45. 
ディープラーニングを利用して既存の著作物を模倣した作品が生成された場合、どのような著作権上の問題が発生しますか?

46. 
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?

47. 
AIとロボットの違いとして正しいものはどれか。

48. 
畳み込み層の活性化関数として一般的に使用されるものはどれですか?

49. 
著作権法における「同一性保持権」とは何を指しますか?

50. 
GDPRにおいて、AIシステムが自動で行うデータ処理に対してユーザーが持つ「アクセス権」とは何ですか?

51. 
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?

52. 
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?

53. 
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?

54. 
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?

55. 
全結合層の出力は、どのように計算されますか?

56. 
全結合層を用いる場合、過剰適合を防ぐためにどのような手法が効果的ですか?

57. 
CNNを使用して画像分類を行う際、データ前処理として一般的に行われる処理はどれですか?

58. 
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?

59. 
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?

60. 
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。

61. 
AIシステムがユーザーのプライバシーを尊重するために、「データ匿名化」と「データ暗号化」を組み合わせる利点は何ですか?

62. 
次のうち、AIに関連するバイアスの問題として最も正しいものはどれか。

63. 
Word2Vecの「スキップグラムモデル」の特徴は何ですか?

64. 
次のうち、AIに関する透明性の問題として正しいものはどれか。

65. 
「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?

66. 
「Attentionメカニズム」の主な役割は何ですか?

67. 
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?

68. 
個人情報保護法に基づく「開示請求」とは何ですか?

69. 
AIのバイアスに関する問題として、正しいものはどれか。

70. 
画像認識において、ディープラーニングモデルが画像の入力データを正規化(Normalization)する主な目的は何ですか?

71. 
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で使用される「畳み込み層」の主な目的は何ですか?

72. 
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?

73. 
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?

74. 
Transformerアーキテクチャが従来のRNNと比較して自然言語処理タスクで優れている理由として最も適切なのはどれですか?

75. 
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?

76. 
畳み込み層の主な目的は何ですか?

77. 
「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?

78. 
YOLO(You Only Look Once)モデルが、従来の物体検出モデルと比較して特に優れている点は何ですか?

79. 
AI倫理における「説明可能性」が欠如した場合、どのようなリスクが発生しますか?

80. 
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?

81. 
リカレントニューラルネットワーク(RNN)が適用されるタスクの特徴として最も適切なのはどれですか?

82. 
バッチ正規化の主な目的は何ですか?

83. 
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。

84. 
著作権法における「著作隣接権」とは何ですか?

85. 
畳み込み層の「フィルターバンク」の役割は何ですか?

86. 
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。

87. 
AIが生成した作品に著作権が発生するかどうかについて、現行の著作権法ではどのように定義されていますか?

88. 
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?

89. 
転移学習とは何ですか?

90. 
著作権法における「著作物」とは何ですか?

91. 
AIシステムが「連合学習(Federated Learning)」を活用することで、プライバシーが保護される理由として適切なのはどれですか?

92. 
畳み込み層におけるストライドの影響について、正しい記述はどれですか?

93. 
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?

94. 
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?

95. 
OECDの「AIに関する原則」において、「包摂性(Inclusivity)」が重視される理由は何ですか?

96. 
欧州連合(EU)の「AI倫理ガイドライン」において、AIシステムが「信頼できる」と判断されるためには、どのような基準が満たされるべきですか?

97. 
畳み込み層のフィルター数を増やすことの効果は何ですか?

98. 
CNNにおけるプーリング層の主な目的は何ですか?

99. 
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?

100. 
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。

101. 
学習率の役割は何ですか?

102. 
AIモデルが学習に使用したデータに対して、著作権侵害が問題となるのはどのような場合ですか?

103. 
CNNにおける「ストライド」とは何ですか?

104. 
個人情報保護法における「外国における第三者提供」に関する条件として正しいのはどれですか?

105. 
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?

106. 
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?

107. 
BERTの「マスク言語モデル(MLM)」はどのように機能しますか?

108. 
AI技術が医療分野に与える影響として、正しいものはどれか。

109. 
次のうち、形態素解析に適しているモデルはどれですか?

110. 
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。

111. 
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?

112. 
自然言語処理における「トピックモデル」として有名な手法はどれですか?

113. 
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?

114. 
教師なし学習の特徴として正しいものはどれか。

115. 
個人情報保護法において「第三者提供」を行う場合に求められることは何ですか?

116. 
人工知能(AI)の定義として最も適切なものはどれか。

117. 
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?

118. 
次のうち、自然言語処理において「言語モデル」として使用されるものはどれですか?

119. 
モデル選択において「エッジケース」を考慮する理由は何ですか?

120. 
個人情報保護法において、個人情報を第三国に移転する際に求められる条件は何ですか?

121. 
日本政府が発表した「AI社会原則」における、最も重要なテーマは何ですか?

122. 
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?

123. 
AIによるデータ利用に関してプライバシーの観点から問題となる点はどれか。

124. 
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?

125. 
個人情報保護法に基づく「安全管理措置」とは何ですか?

126. 
自然言語処理における「BERT」とは何ですか?

127. 
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?

128. 
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?

129. 
個人情報の「訂正請求」とは何ですか?

130. 
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?

131. 
個人情報保護法において、「利用停止請求」が認められるケースとして最も適切なのはどれですか?

132. 
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?

133. 
自然言語処理において「データスパースネス問題」とは何ですか?

134. 
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?

135. 
ドロップアウトを使用する主な理由は何ですか?

136. 
活性化関数の主な目的は何ですか?

137. 
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?

138. 
AIを利用した顔認識システムを導入する際、個人情報保護法上で最も考慮すべき点はどれですか?

139. 
DenseNetが他のCNNアーキテクチャと異なる点は何ですか?

140. 
AIの透明性を確保するために用いられる技術の一つとして、正しいものはどれか。

141. 
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?

142. 

143. 
U-Netはどのようなタスクにおいて使用されることが多いですか?

144. 
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?

145. 
自然言語処理における「BLEUスコア」とは何を評価する指標ですか?

146. 
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。

147. 
全結合層はどのような場合に使用されることが多いですか?

148. 
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?

149. 
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?

150. 
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?

151. 
CNNにおける「バッチ正規化(Batch Normalization)」の主な役割は何ですか?

152. 
AIが個人データを利用する際に生じる問題として、最も適切なものはどれか。

153. 
AI技術を活用して個人情報を含むデータを分析する場合に、注意すべき法律的なポイントは何ですか?

154. 
自然言語処理における「ゼロショット学習(Zero-Shot Learning)」の主な特徴はどれですか?

155. 

156. 
著作権法における「複製権」とは何ですか?

157. 
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?

158. 
AIが収集した個人データの「データ保有期間」に関するベストプラクティスとして適切なのはどれですか?

159. 
画像認識モデルの評価において「混同行列」が役立つ理由は何ですか?

160. 
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?

コメントを残すにはログインしてください。