G検定~模擬試験①~

1. 
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。

2. 
ニューラルネットワークの基本的な構造はどのようなものですか?

3. 
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?

4. 
全結合層を使用する際、ドロップアウトが推奨される理由は何ですか?

5. 
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?

6. 
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。

7. 
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?

8. 
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?

9. 
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。

10. 
個人情報保護法に基づく「匿名加工情報」の作成において、企業が守るべき義務は何ですか?

11. 
全結合層の計算負荷が高い理由は何ですか?

12. 
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?

13. 
畳み込み層の主な目的は何ですか?

14. 
「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?

15. 
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。

16. 
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?

17. 
著作権法に基づいて、著作物をパブリックドメインにするためには何が必要ですか?

18. 
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?

19. 
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?

20. 
個人情報の「訂正請求」とは何ですか?

21. 
CNNにおける「フィルター」とは何ですか?

22. 
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?

23. 
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。

24. 
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?

25. 
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。

26. 
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。

27. 
ドロップアウトを使用する主な理由は何ですか?

28. 
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?

29. 
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?

30. 
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?

31. 
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?

32. 
YOLO(You Only Look Once)モデルの特徴は何ですか?

33. 
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。

34. 
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?

35. 
AIシステムにおいて、個人データを利用する際の「明示的な同意」と「暗黙の同意」の違いは何ですか?

36. 
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?

37. 
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?

38. 
個人情報の「匿名化処理」とは何を指しますか?

39. 
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?

40. 
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?

41. 
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?

42. 
全結合層の主な役割は何ですか?

43. 
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?

44. 
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?

45. 
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?

46. 
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?

47. 
自律的AIの特徴として正しいものはどれか。

48. 
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?

49. 
次のうち、AIの進展に最も寄与している技術はどれか。

50. 
AIのバイアスに関する問題として、正しいものはどれか。

51. 
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?

52. 
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。

53. 
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?

54. 
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?

55. 
OECDの「AIに関する原則」において、AIの「持続可能性」が指摘される理由は何ですか?

56. 
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?

57. 
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?

58. 
畳み込み層の「フィルターバンク」の役割は何ですか?

59. 
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?

60. 
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?

61. 
AI倫理における「透明性」とは、具体的にどのようなものを指しますか?

62. 
「差分プライバシー(Differential Privacy)」とは何を指しますか?

63. 
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?

64. 
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?

65. 
AIを活用したサービスで、個人情報の匿名化処理が十分でない場合に発生するリスクは何ですか?

66. 
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。

67. 
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?

68. 
AIシステムが大規模なデータセットを利用して個人を特定するリスクを軽減するために、どのような手法が有効ですか?

69. 
CNNにおけるプーリング層の主な目的は何ですか?

70. 
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。

71. 
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?

72. 
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?

73. 
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?

74. 
画像認識タスクにおけるデータ拡張の主な目的は何ですか?

75. 
GPT(Generative Pretrained Transformer)の特徴はどれですか?

76. 
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?

77. 
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?

78. 
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?

79. 
「個人情報保護委員会」の役割は何ですか?

80. 
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。

81. 
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?

82. 
バッチ正規化の主な目的は何ですか?

83. 
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?

84. 
AIとロボットの違いとして正しいものはどれか。

85. 
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?

86. 
AIが「自律兵器」として使用されることへの国際的な懸念が高まる中、提案されている規制手段として最も適切なものはどれですか?

87. 
全結合層において、各ニューロンが全ての入力ニューロンと接続されていることの主なメリットは何ですか?

88. 
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?

89. 
畳み込み層における「ストライド」とは何を指しますか?

90. 
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?

91. 
畳み込み層で使用される「パディング」が出力サイズに与える影響は何ですか?

92. 
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?

93. 
ResNet(Residual Network)の特徴として正しいのはどれですか?

94. 
畳み込み層における「グループ畳み込み」の適用が効果的な理由として最も適切なものはどれですか?

95. 
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?

96. 
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?

97. 
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?

98. 
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。

99. 
個人情報保護法に基づく「安全管理措置」とは何ですか?

100. 
自然言語処理における「BERT」とは何ですか?

101. 
CNNにおける「ストライド」とは何ですか?

102. 
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?

103. 
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?

104. 
Word2Vecの「スキップグラムモデル」の特徴は何ですか?

105. 
畳み込み層における「重みの共有」の利点は何ですか?

106. 
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。

107. 
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。

108. 
次のうち、AIの進展に最も寄与している技術はどれか。

109. 
次のうち、文章の感情分析に適した手法はどれですか?

110. 
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?

111. 
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?

112. 
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?

113. 
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。

114. 
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?

115. 

116. 
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?

117. 
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?

118. 
次のうち、形態素解析に適しているモデルはどれですか?

119. 
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?

120. 
著作権の「翻訳権」とは何ですか?

121. 
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。

122. 
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?

123. 
ディープラーニングモデルの選択において、「正則化」の主な目的は何ですか?

124. 
「Attentionメカニズム」の主な役割は何ですか?

125. 
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?

126. 
教師なし学習の特徴として正しいものはどれか。

127. 
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?

128. 
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?

129. 
次のうち、ニューラルネットワークにおける基本要素として正しいものはどれか。

130. 
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?

131. 
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?

132. 
人工知能(AI)の定義として最も適切なものはどれか。

133. 
中国のAIガイドラインでは、「公共の利益を優先する」ことが強調されていますが、その理由は何ですか?

134. 
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?

135. 
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?

136. 
「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

137. 
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?

138. 
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?

139. 
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。

140. 
VGGNetの特徴として正しいのはどれですか?

141. 
全結合層の重みを更新する際に使用する一般的な最適化手法はどれですか?

142. 
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?

143. 
全結合層の計算負荷を削減するために採用される手法として適切なのはどれですか?

144. 
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。

145. 
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。

146. 
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?

147. 
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?

148. 
次のうち、弱いAIの特徴として最も適切なものはどれか。

149. 
モデルのハイパーパラメータを最適化するための「ベイズ最適化」とは何ですか?

150. 
AIを利用したデータ解析において、「情報解析のための利用」として著作権法上の例外規定が適用される条件はどれですか?

151. 
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?

152. 
自然言語処理における「トークン化」とは何ですか?

153. 
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?

154. 
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?

155. 
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?

156. 
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?

157. 
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?

158. 
著作権の「公表権」とは何ですか?

159. 
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?

160. 
畳み込み層のパディングとは何ですか?

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