G検定~模擬試験②~

1. 
正規化層の追加によって、学習速度が向上する理由は何ですか?

2. 
機械学習における「ハイパーパラメータ」とは何か?

3. 
ReLUとSwishを比較した際に、Swishが持つ利点として正しいのはどれですか?

4. 
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。

5. 
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?

6. 
最大プーリング(Max Pooling)の動作は次のどれですか?

7. 
音声処理タスクにおいて、雑音を除去するために用いられる技術はどれですか?

8. 
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?

9. 
「Advantage Actor-Critic(A2C)」アルゴリズムにおけるAdvantage(A)の役割は何ですか?

10. 
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?

11. 
ニューラルネットワークにおける「エポック」とは何か?

12. 
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?

13. 
AIアルゴリズムの特許取得において、最も考慮すべき点はどれですか?

14. 
機械学習において「教師あり学習」とは何か?

15. 
深層強化学習において「カリキュラム学習」が導入される理由は何ですか?

16. 
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?

17. 
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?

18. 
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?

19. 
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?

20. 
プーリング層を使用する主な理由は次のどれですか?

21. 
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?

22. 
A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)の利点は何ですか?

23. 
グループ正規化(Group Normalization)の利点は何ですか?

24. 
フレームの「スロット」とは何を意味するか?

25. 
AIシステムが医療分野で使用される際、患者の人種によって診断結果に違いが生じる場合、その原因として考えられるのは何ですか?

26. 
AI倫理における「プロセスの公正性」とは何ですか?

27. 
AIによる学術論文の査読システムで、特定の分野の論文が過小評価されている場合、どのようなバイアスが影響している可能性がありますか?

28. 
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?

29. 
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?

30. 
プーリング層を用いない「ストライド付き畳み込み(Strided Convolution)」を使用する利点として最も適切なのはどれですか?

31. 
AIを用いた金融取引システムにおける「機密性、完全性、可用性(CIA)」の原則とは何ですか?

32. 
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?

33. 
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?

34. 
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?

35. 
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?

36. 
エキスパートシステムにおける「メタ知識」の役割として最も適切なものはどれですか?

37. 
Swish関数をReLUの代わりに使用する利点は何ですか?

38. 
次のうち、「教師なし学習」の手法はどれか?

39. 
音声処理における「LSTM」が有効な理由は何ですか?

40. 
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?

41. 
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。

42. 
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?

43. 
知識表現において、オントロジーとは何か?

44. 
Q学習において、学習の目標は何ですか?

45. 
WaveNetが音声処理で使用される理由は何ですか?

46. 
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。

47. 
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?

48. 
機械学習における「ラベルデータ」とは何を指しますか?

49. 
AIシステムにおいて「個人間の公平性」を確保するための主な取り組みは何ですか?

50. 
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?

51. 
プーリング層のカーネルサイズとは何ですか?

52. 
特許権が日本で認められるためには、どの国の特許庁に出願する必要がありますか?

53. 
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。

54. 
バッチ正規化が勾配消失問題に与える影響は何ですか?

55. 
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?

56. 
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?

57. 
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?

58. 
深層強化学習で用いられる「ターゲットネットワーク」とは何ですか?

59. 
機械学習における「バギング」とは何か?

60. 
「Multi-Agent Reinforcement Learning(MARL)」が特に適用されるタスクとして最も適切なものはどれですか?

61. 
強化学習における「方策勾配法(Policy Gradient Method)」とは何ですか?

62. 
音声認識において、CTC(Connectionist Temporal Classification)の目的は何ですか?

63. 
探索アルゴリズムにおける「ビーム幅」が狭すぎる場合に発生する可能性が高い問題はどれですか?

64. 
深層強化学習における「環境」とは何を指しますか?

65. 
AIにおける「敵対的攻撃(Adversarial Attack)」とは何を指しますか?

66. 
AIシステムが公平性を欠く原因として考えられる「サンプルバイアス」とは何ですか?

67. 
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。

68. 
特許の有効期間は一般的にどれくらいですか?

69. 
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?

70. 
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?

71. 
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?

72. 
AIのセキュリティにおける「動的リスク評価」が重要とされる理由は何ですか?

73. 
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?

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. 
ReLUを使用する利点として適切なのはどれですか?

76. 
AIシステムのセキュリティリスクとして「攻撃対象領域」とは何を指しますか?

77. 
特許法における「発明」とは何ですか?

78. 
Softmax関数を使用する場合、出力の合計が1になる理由として正しいのはどれですか?

79. 
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?

80. 
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。

81. 
エキスパートシステムで、知識ベースが時系列データを取り扱う場合、どのような知識表現が適しているか?

82. 
「強化学習における状態(State)」とは何を表しますか?

83. 
ReLU関数の一般的な問題点は何ですか?

84. 
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?

85. 
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?

86. 
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?

87. 
「AIの偏り(バイアス)」が発生する要因として適切なものはどれですか?

88. 
A*アルゴリズムの計算効率が低下する可能性がある状況は次のうちどれですか?

89. 
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?

90. 
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?

91. 
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?

92. 
音声処理における「メル周波数ケプストラム係数(MFCC)」の役割は何ですか?

93. 
K-meansクラスタリングにおいて、「エルボー法」が使用される主な理由は何ですか?

94. 
プーリング層で使用される「ストライド」の設定を大きくすると、どのような影響がありますか?

95. 
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?

96. 
AIシステムのセキュリティ対策において、データの「暗号化」の目的は何ですか?

97. 
バッチ正規化(Batch Normalization)を使用する主な利点は何ですか?

98. 
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?

99. 
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?

100. 
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?

101. 
強化学習の「経験再生(Experience Replay)」の目的は何ですか?

102. 
tanh関数がシグモイド関数に比べて優れている点はどれですか?

103. 
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?

104. 
AI分野において、特許権の取得が重要な理由は何ですか?

105. 
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。

106. 
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。

107. 
インスタンス正規化(Instance Normalization)が、画像スタイル変換タスクに適している理由はどれですか?

108. 
プーリング層が過剰適合を防ぐ理由として正しいのはどれですか?

109. 
知識表現における「述語論理」とは何を意味するか?

110. 
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?

111. 
平均プーリング(Average Pooling)ではどのような計算を行いますか?

112. 
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。

113. 
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?

114. 
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?

115. 
AIシステムの「ロバストネス」とは何ですか?

116. 
正規化層を使用することで、モデルの一般化性能にどのような影響がありますか?

117. 
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?

118. 
バッチ正規化層が特に効果を発揮するのはどのような場面ですか?

119. 
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?

120. 
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?

121. 
次のうち、ミニマックス法の目的として最も適切なものはどれか。

122. 
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?

123. 
バッチ正規化を使用することで、学習率を大きく設定できる理由は次のうちどれですか?

124. 
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?

125. 
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?

126. 
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?

127. 
「tanh」関数の出力範囲はどれですか?

128. 
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?

129. 
AIのセキュリティに関するリスクとして「データポイズニング」とは何ですか?

130. 
AIシステムのセキュリティリスクとして、「モデルインバージョン攻撃」とは何を指しますか?

131. 
次のうち、幅優先探索の特徴として正しいものはどれか。

132. 
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?

133. 
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。

134. 
「ReLU(Rectified Linear Unit)」の出力範囲はどれですか?

135. 
音声処理で使われる「スペクトログラム」は何を表しますか?

136. 
音声認識におけるデータの「音声合成攻撃」とは何ですか?

137. 
音声認識モデルでのデータ拡張技術として、一般的に使用されるものはどれですか?

138. 
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?

139. 
バッチ正規化を適用することで、学習率がどのように影響されますか?

140. 
ニューラルネットワークにおける「バックプロパゲーション」とは何か?

141. 
「Curiosity-driven Exploration」は、どのような場合に強化学習で役立ちますか?

142. 
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?

143. 
Layer Normalization(層正規化)が自然言語処理(NLP)タスクにおいて効果的な理由として最も適切なものはどれですか?

144. 
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?

145. 
「意味ネットワーク(Semantic Network)」が他の知識表現形式と異なる特徴はどれですか?

146. 
プーリング層の一般的な利点はどれですか?

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. 
深層強化学習(Deep Reinforcement Learning, DRL)における「エージェント」とは何を指しますか?

149. 
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。

150. 
ELU(Exponential Linear Unit)はどのような特性を持っていますか?

151. 
強化学習における「探索」と「活用」のバランスを取るための一般的な方法はどれですか?

152. 
AIによる刑事司法システムで、特定の人種が過度に厳しい処罰を受けている場合、その原因として考えられるのは何ですか?

153. 
ドロップアウト層と正規化層の違いは何ですか?

154. 
「サポートベクターマシン(SVM)」の特徴はどれか?

155. 
グローバルプーリング層が用いられる場面として適切なものはどれですか?

156. 
プーリング層は通常どのような位置に配置されますか?

157. 
エキスパートシステムで使用される推論方式の一つ「確率的推論」とは何か?

158. 
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?

159. 
AIシステムにおける「ゼロデイ攻撃」とは何ですか?

160. 
ディープラーニングにおいて、活性化関数を適切に選択しない場合、どのような問題が発生しますか?

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