G検定~模擬試験②~

1. 
音声処理で使用されるトランスフォーマーモデルの利点は何ですか?

2. 
AIシステムにおける「安全性」とは、どのようなことを指しますか?

3. 
次の探索手法のうち、最適解を保証しないが高速に解を求めるものはどれか。

4. 
モンテカルロ木探索(MCTS)が特に有効である問題の特徴として正しいものはどれですか?

5. 
深層強化学習で報酬の「遅延」が問題となる理由は何ですか?

6. 
音声翻訳システムでは、ディープラーニングを用いることで従来と比較してどのような利点があるか。次の選択肢から最も適切なものを選んでください。

7. 
自動運転車におけるAIのセキュリティ対策として、リアルタイムでの「異常検知システム」が必要な理由は何ですか?

8. 
次のゲームのうち、完全情報ゲームとして分類されるものはどれか。

9. 
特許法に基づく「新規性喪失の例外」とは何ですか?

10. 
プーリング層で「サブサンプリング(Subsampling)」を行う主な目的として適切なものはどれですか?

11. 
音声合成技術における「テキスト音声合成(TTS)」とは何ですか?

12. 
音声認識において、最も一般的に使用されるディープラーニングモデルはどれですか?

13. 
AIシステムの安全性とセキュリティを向上させるために、「レッドチーミング(Red Teaming)」とは何を指しますか?

14. 
次のうち、幅優先探索の特徴として正しいものはどれか。

15. 
プーリング層が必要ない場合はどのような状況ですか?

16. 
AIが採用面接の評価で候補者の学歴を過度に重視し、特定の集団に不利な評価をしている場合、どのようにバイアスを解消できますか?

17. 
プーリング層を使用せずに、同様の効果を得るためにはどのような手法がありますか?

18. 
ソフトウェア発明に対する特許取得において、重要な要件は何ですか?

19. 
次のうち、ディープラーニングにおいて「活性化関数」としてよく使用されるものはどれか?

20. 
Tanh関数がシグモイド関数よりも深層学習に適している理由はどれですか?

21. 
特許出願後に行われる「審査請求」の意義は何ですか?

22. 
ニューラルネットワークで「ドロップアウト」の目的は何か?

23. 
「ReLU(Rectified Linear Unit)」の出力範囲はどれですか?

24. 
AIシステムにおける「説明可能性(エクスプレイナビリティ)」が欠如している場合、どのようなセキュリティリスクが生じますか?

25. 
バッチ正規化における「ガンマ(γ)」と「ベータ(β)」の役割は何ですか?

26. 
推論エンジンにおいて、前向き推論と後ろ向き推論の違いはどれか?

27. 
AIのバイアスを防ぐために、どのような対策が必要ですか?

28. 
Softmax関数は、どのようなタスクで最もよく使用されますか?

29. 
A*アルゴリズムにおいて、ヒューリスティック関数はどのように使用されるか。

30. 
エキスパートシステムにおける「メタ知識」とは何か?

31. 
ストライドとは何ですか?

32. 
音声処理において、リカレントニューラルネットワーク(RNN)が持つ課題を解決するために導入された技術は次のうちどれですか?

33. 
AI技術の特許戦略における「パテントプール」の利点は何ですか?

34. 
強化学習の「経験再生(Experience Replay)」の目的は何ですか?

35. 
AIの公平性を評価する際に使用される「差別の公正性」とは何ですか?

36. 
機械学習において、「特徴量エンジニアリング」の目的として最も適切なものはどれですか?

37. 
次のうち、アルファベータ法の適用先として最も適切なものはどれか。

38. 
特許法における「発明の公開」と「秘密保持契約(NDA)」の関係性は何ですか?

39. 
音声認識において、Transformerモデルを用いることで従来のRNNベースのモデルと比較して得られる主な利点は何ですか?

40. 
次のうち、前向き連鎖と後向き連鎖の違いを正しく説明しているものはどれか。

41. 
AIシステムがサイバー攻撃を受けた場合、何が最優先で行うべき対応ですか?

42. 
次のアルゴリズムの中で、分類問題に最適なものはどれか?

43. 
活性化関数の役割は何ですか?

44. 
「正則化(レギュラリゼーション)」の目的は何か?

45. 
強化学習における「報酬(Reward)」の役割は何ですか?

46. 
次のうち、「教師なし学習」の手法はどれか?

47. 
ストライドを大きく設定したプーリング層の影響はどれですか?

48. 
グラフ探索において、サイクル(循環)が存在する場合にどのように処理するか、最も適切な方法はどれか。

49. 
ELU(Exponential Linear Unit)の特徴として適切なのはどれですか?

50. 
次のうち、深さ優先探索(DFS)の利点として最も適切なものはどれか。

51. 
強化学習における「方策勾配法」がQ学習よりも有効な場合はどのような状況ですか?

52. 
グループ正規化がバッチ正規化に対して有効な理由は何ですか?

53. 
グループ正規化(Group Normalization)の利点は何ですか?

54. 
ヒューリスティック検索の利点として最も適切なものはどれか。

55. 
平均プーリング(Average Pooling)ではどのような計算を行いますか?

56. 
特許権を他者にライセンスする場合の手続きは、特許法上どのように規定されていますか?

57. 
グローバルプーリング層(Global Pooling)はどのように機能しますか?

58. 
強化学習において「Q-learning」の目的は何か?

59. 
エキスパートシステムにおける「推論エンジン」の主な役割はどれですか?

60. 
バッチ正規化を使用した場合、アクティベーション関数にReLUを選ぶ理由は何ですか?

61. 
バッチ正規化のトレーニング時と推論時の挙動の違いは何ですか?

62. 
バッチ正規化(Batch Normalization)を使用する主な利点は何ですか?

63. 
音声処理における「スペクトルサブトラクション」の目的は何ですか?

64. 
「ε-greedy法」とは何ですか?

65. 
「サポートベクターマシン(SVM)」の特徴はどれか?

66. 
AI技術に関連する「特許請求の範囲」を明確にする目的は何ですか?

67. 
特許協力条約(PCT)に基づく国際出願の利点は何ですか?

68. 
「Advantage Actor-Critic(A2C)」アルゴリズムにおけるAdvantage(A)の役割は何ですか?

69. 
深層強化学習で用いられる「ディープQネットワーク(DQN)」とは何ですか?

70. 
「死んだニューロン」問題を防ぐための改善策として適切なのはどれですか?

71. 
アルファベータ剪定を用いる場合、剪定の効率を高めるために推奨される手法はどれですか?

72. 
Swish関数の特徴は何ですか?

73. 
AIが「プロセスの公平性」を確保するために行うべき最も重要な取り組みは何ですか?

74. 
AIシステムが公平性を確保する際に重要な「グループ間公正性」とは何を指しますか?

75. 
プーリング層で生じる情報の損失に関して、どのような影響がありますか?

76. 
最大プーリングを使用することで得られる主な利点は何ですか?

77. 
WaveNetが従来の音声合成技術に比べて優れている点は何ですか?

78. 
サポートベクターマシン(SVM)において、「カーネル関数」を使用する主な理由は何ですか?

79. 
Parametric ReLU(PReLU)で、パラメータを学習することで得られる利点は何ですか?

80. 
AIシステムが交通違反の罰金を課す際に、特定の地域住民に不公平な罰金を科している場合、そのバイアスを軽減する方法は何ですか?

81. 
機械学習における「バギング」とは何か?

82. 
AIが「公平性」を持っているかどうかを評価するために、何が重要ですか?

83. 
AIシステムにおける「セキュリティインシデント」の報告が遅れることで、どのようなリスクが増大しますか?

84. 
DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)の主な利点は何ですか?

85. 
次のうち「勾配消失問題」を回避するために提案された活性化関数はどれか?

86. 
活性化関数の選択が勾配消失問題に与える影響について、正しい記述はどれですか?

87. 
AIが公平に機能するために「差別の公正性」と「プロセスの公正性」の両方が重要とされる理由は何ですか?

88. 
次のうち「回帰問題」に適したアルゴリズムはどれか?

89. 
雑音環境下での音声認識精度を向上させるために、ディープラーニングを用いて「データ拡張」を行う場合の手法として最も適切なのはどれですか?

90. 
AIシステムが敵対的攻撃を受け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?

91. 
音声認識モデルの性能評価に用いられる「WER(Word Error Rate)」とは何ですか?

92. 
AIシステムの「ロバストネス」とは何ですか?

93. 
自動音声認識(ASR)システムの基本的なステップとして、次のどれが正しいですか?

94. 
音声処理における「シーケンス・トゥ・シーケンスモデル(Seq2Seq)」はどのように使用されますか?

95. 
勾配降下法(Gradient Descent)の目的は何か?

96. 
次の中で「プロダクションルール」に該当するものはどれか?

97. 
AIシステムに対して「分散型攻撃」が行われた場合、どのようなリスクが発生しますか?

98. 
最大プーリング(Max Pooling)の動作は次のどれですか?

99. 
深層強化学習における「環境」とは何を指しますか?

100. 
音声認識における「注意機構(Attention)」の役割は何ですか?

101. 
知識表現において、オントロジーとは何か?

102. 
ディープラーニングを用いた音声処理において、「音声エンハンスメント(Speech Enhancement)」の主な目的は次のうちどれですか?

103. 
次のアルゴリズムの中で、教師なし学習に分類されるものはどれか?

104. 
エキスパートシステムの知識ベースを構築する際に使用されることが多いのはどの手法か?

105. 
勾配消失問題を軽減するために一般的に使用される活性化関数はどれですか?

106. 
強化学習における「方策勾配法(Policy Gradient Method)」とは何ですか?

107. 
深層強化学習における「行動価値関数(Action-Value Function)」とは何ですか?

108. 
プーリング層を使用した場合に発生しやすい情報損失の影響を軽減するために、適切な対策として最も有効なのはどれですか?

109. 
AIによる学校の成績評価システムで特定の学生グループが過小評価されている場合、考えられるバイアスの要因は何ですか?

110. 
Leaky ReLUを使用する場合、負の入力に対する勾配が大きすぎるとどのような問題が発生しますか?

111. 
AIシステムが公平に機能するために必要な「説明可能性(エクスプレイナビリティ)」とは何ですか?

112. 
AIシステムの「セキュリティ」と「プライバシー」の違いとして正しいのはどれですか?

113. 
機械学習モデルの評価に使用される「F1スコア」は何を表すか?

114. 
強化学習における「方策オフライン学習」と「方策オンライン学習」の違いは何ですか?

115. 
Adaptive Pooling(適応プーリング)が他のプーリング手法と異なる利点として適切なのはどれですか?

116. 
バッチ正規化層が適用されるタイミングはどの部分ですか?

117. 
AIシステムが自動車保険の料金計算で性別に基づく不公平な料金を設定している場合、どのように修正すべきですか?

118. 
AIシステムの安全性において、「フェールセーフ」とは何を指しますか?

119. 
次のうち、ヒューリスティック探索が最も効果的に適用される分野はどれか。

120. 
AIシステムが敵対的攻撃に耐性を持つためには、どのような設計が必要ですか?

121. 
ELU(Exponential Linear Unit)はどのような特性を持っていますか?

122. 
AIの「セキュリティバイデザイン」とは、どのような概念ですか?

123. 
AIにおいて、「アウトカムの公正性」とはどのように定義されますか?

124. 
AIシステムにおける「バックドア攻撃」とは何ですか?

125. 
バッチ正規化が適用されることで、モデルの収束が速くなる理由は何ですか?

126. 
レイヤーノーマライゼーション(Layer Normalization)とバッチ正規化の違いは何ですか?

127. 
モデルの過学習を防ぐために一般的に使用される手法として適切でないものはどれですか?

128. 
特許法において「クレーム」とは何ですか?

129. 
知識表現の形式として「フレーム」が使用される場合、その特徴として正しいものはどれですか?

130. 
アルファベータ剪定がMinimax法に与える効果として正しいものはどれか。

131. 
正規化層の使用が特に重要となるのはどのようなモデルですか?

132. 
特許を取得するために必要な要件に該当しないものはどれですか?

133. 
特許権の侵害に対する救済措置として、一般的にどのようなものがありますか?

134. 
「強化学習における状態(State)」とは何を表しますか?

135. 
知識ベースシステムにおいて、説明可能なAI(XAI)が求められる理由として正しいものはどれか?

136. 
ドロップアウトと正規化層を併用するメリットは何ですか?

137. 
Dijkstraアルゴリズムにおける制約として正しいものはどれか。

138. 
音声認識におけるデータの「音声合成攻撃」とは何ですか?

139. 
AI倫理における「公平性」とは、どのようなことを指しますか?

140. 
畳み込み層とプーリング層を組み合わせる主な理由は何ですか?

141. 
「交差検証(Cross Validation)」の主な目的はどれですか?

142. 
エキスパートシステムが現代AI(例: ディープラーニング)と統合される際に直面する主な課題はどれですか?

143. 
ReLUを使用する利点として適切なのはどれですか?

144. 
音声認識システムの開発において、ディープラーニングモデルの入力として頻繁に利用される「MFCC」以外の音声特徴量はどれですか?

145. 
バッチ正規化が勾配消失問題に与える影響は何ですか?

146. 
次の中でエキスパートシステムが最もよく使用される分野はどれか?

147. 
エキスパートシステムにおける「ブラックボックス」方式の問題点として適切なのはどれか?

148. 
ベイズネットワークの推論における役割として、正しいものはどれか。

149. 
推論エンジンにおいて「前向き推論」が適しているタスクは次のうちどれですか?

150. 
次のうち、モンテカルロ木探索(MCTS)の特徴として正しいものはどれか。

151. 
次の探索アルゴリズムのうち、常に最適解を保証するものはどれか。

152. 
深層強化学習において、「価値関数」とはどのようなものですか?

153. 
強化学習において、エージェントが「最適方策」を学習するためには何が必要ですか?

154. 
正規化層が過剰な情報損失を引き起こす可能性がある場合、その影響を緩和するために適切な対策はどれですか?

155. 
ルールベースのエキスパートシステムで、知識が蓄積される場所はどこか?

156. 
機械学習において「過学習(オーバーフィッティング)」とは何か?

157. 
プーリング層を用いたとき、モデルの表現力に影響を与える可能性のあるパラメータはどれですか?

158. 
グループ正規化(Group Normalization)がバッチサイズの制約を受けずに学習できる理由として適切な説明はどれですか?

159. 
探索アルゴリズムにおける「閉集合(Closed List)」の役割は何ですか?

160. 
エキスパートシステムの要素でないものはどれか?

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