G検定~模擬試験~

1. 
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。

2. 
変分オートエンコーダ(VAE)の損失関数に含まれる「KLダイバージェンス」は何を表しますか?

3. 
大規模な高次元データセットに対して、次元削減を行った後にクラスタリングを実施したい場合、適切な順序はどれですか?

4. 
複雑な状態空間を持つ強化学習タスクにおいて、DQNの使用に関して最も考慮すべきことはどれですか?

5. 
データ拡張において、ランダムクロッピング(Random Cropping)は何を行いますか?

6. 
著作権法における「著作隣接権」とは何ですか?

7. 
BERTのようなトランスフォーマーモデルがマルチモーダル学習に活用される理由は何ですか?

8. 
AIが金融分野で透明性を持たずに運用されると、どのようなリスクがありますか?

9. 
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。

10. 
バッチ正規化(Batch Normalization)を使用する主な利点は何ですか?

11. 
教師あり学習で、モデルの性能が非常に高い訓練データにのみ適用され、テストデータや実データに対しての性能が低下する現象を何と呼びますか?

12. 
クロスバリデーションを用いる際に「K-fold クロスバリデーション」の利点は何ですか?

13. 
RNNで使用される「時間ステップ」とは何を指しますか?

14. 
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?

15. 
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?

16. 
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?

17. 
勾配降下法(Gradient Descent)の目的は何か?

18. 
ディープラーニングモデルの選択において「早期停止」の主な目的は何ですか?

19. 
不正競争防止法における「営業秘密」の定義に該当しないものはどれですか?

20. 
教師なし学習の目的として最も適切なものはどれですか?

21. 
誤差逆伝播法を使用する際に、バッチサイズが大きい場合の利点は何ですか?

22. 
マルチモーダル学習で「相補的モダリティ」とは何を指しますか?

23. 
プーリング層の主な目的は何ですか?

24. 
データの収集において「データプライバシー法(例: GDPR)」に従わない場合のリスクは何ですか?

25. 
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?

26. 
オートエンコーダの出力層は何を生成しますか?

27. 
ドロップアウト正則化とは何ですか?

28. 
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?

29. 
AIシステムのセキュリティリスクを評価するために使用される「リスクベースアプローチ」とは何ですか?

30. 
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。

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. 
誤差逆伝播法での学習プロセスの主なステップはどれですか?

33. 
ResNetの残差ブロックにおける「恒等写像(Identity Mapping)」は何を意味しますか?

34. 
ニューラルネットワークにおける「エポック」とは何か?

35. 
モデルの軽量化の手法として「プルーニング(Pruning)」とは何ですか?

36. 
CNNにおける「フィルター」とは何ですか?

37. 
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?

38. 
モデル解釈性を向上させるための代表的な手法の一つとして「注意機構(Attention Mechanism)」があるが、その主な目的は何ですか?

39. 
階層型クラスタリングでは、クラスタリングの結果をどのように表現することができますか?

40. 
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?

41. 
スキップ結合の主な目的は何ですか?

42. 
AIにおける「敵対的攻撃(Adversarial Attack)」とは何を指しますか?

43. 
AI技術の発展に伴い、特許の「進歩性」を証明するための新しい課題とは何ですか?

44. 
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?

45. 
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。

46. 
「営業秘密の不正取得」に該当する行為はどれですか?

47. 
AIの透明性が規制されるべき理由として正しいのはどれですか?

48. 
個人情報の「匿名化処理」とは何を指しますか?

49. 
正則化の主な目的は何ですか?

50. 
AIが犯罪組織によって悪用されるリスクは何ですか?

51. 
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?

52. 
「Attentionメカニズム」の主な役割は何ですか?

53. 
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。

54. 
ディープラーニングで使用される「ReLU(Rectified Linear Unit)」の特徴はどれか?

55. 
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?

56. 

57. 
バッチ正規化の主な目的は何ですか?

58. 
教師あり学習における「決定木(Decision Tree)」の利点として最も適切なものはどれですか?

59. 
特許出願に関して、出願後に行う「特許請求の範囲」とは何を示しますか?

60. 
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。

61. 
スキップ結合は、どのようなニューラルネットワークに最も適していますか?

62. 
CNNにおける「バッチ正規化(Batch Normalization)」の主な役割は何ですか?

63. 
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?

64. 
ハイパーパラメータのチューニングを行う際に、どの手法が一般的に用いられますか?

65. 
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?

66. 
「ソフトマックス関数」は、Attentionメカニズムにおいてどのように使用されますか?

67. 
t-SNEやPCAを使った次元削減後に、データを視覚化し、クラスタの傾向が見られたとします。この視覚化結果を基にさらに分析を深めるために有効な方法はどれですか?

68. 
個人情報保護法に基づく「開示請求」とは何ですか?

69. 
オンザフライデータ拡張の利点は何ですか?

70. 
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?

71. 
AIプロジェクトで「モデルのドリフト」が発生する原因は何ですか?

72. 
AIの「差別的なアルゴリズム設計」が問題となる理由は何ですか?

73. 
ファインチューニングを行う際に「凍結された層」を再び解凍して学習させるべき状況はどのような場合ですか?

74. 
「データのスケーリング」を行わないと発生する問題は何ですか?

75. 
誤差関数が不適切な場合、どのような問題が生じる可能性がありますか?

76. 
AIプロジェクトでデータ収集を行う際に重要なことは何ですか?

77. 
AIによる「敵対的生成ネットワーク(GAN)」がフェイクニュースの作成に悪用された場合、どのような影響が考えられますか?

78. 
誤差逆伝播法を使用する際の「学習率」の役割は何ですか?

79. 
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?

80. 
スキップ結合を使うことで、ネットワークの性能が悪化する可能性がある状況はどれですか?

81. 
モデルの軽量化において「量子化(Quantization)」の役割は何ですか?

82. 
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?

83. 
最適化手法において「Nesterov Accelerated Gradient(NAG)」の特徴は何ですか?

84. 
AIによる「フィッシング詐欺メール」の生成が高度化した場合、どのようなリスクが増加しますか?

85. 
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?

86. 
マルチモーダル学習の実用例として、正しいものはどれですか?

87. 
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?

88. 
「ベイズ推定」とはどのような方法ですか?

89. 
AI開発委託契約における「委託料の支払いスケジュール」はどのように決定されますか?

90. 
教師なし学習における「混合ガウスモデル(Gaussian Mixture Model; GMM)」は何に使われますか?

91. 
教師あり学習モデルを構築しているときに、訓練データが極端に不均衡な場合、最も有効なアプローチはどれですか?

92. 
どの正則化手法が最も計算コストが低いと考えられていますか?

93. 
AI関連技術の発明に対する特許取得において、重要なポイントは何ですか?

94. 
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?

95. 
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?

96. 
AIプロジェクトで重要なデータの特性として「データの質」が挙げられますが、その理由は何ですか?

97. 
音声認識において、CTC(Connectionist Temporal Classification)の目的は何ですか?

98. 
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?

99. 
AIサービス提供契約において、「委託者が提供したデータの著作権」に関する取り決めはどのように定められるべきですか?

100. 
AIがソーシャルメディアでの情報操作に悪用される際、どのような手法が取られる可能性がありますか?

101. 
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?

102. 
人工知能(AI)の定義として最も適切なものはどれか。

103. 
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?

104. 
ディープラーニングにおける「ユニット(ノード)」の役割はどれか?

105. 
データ拡張における「カットアウト(Cutout)」手法の目的は何ですか?

106. 
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?

107. 
マルチモーダル学習において「アテンションメカニズム」が導入される理由は何ですか?

108. 
次のうち、「教師なし学習」の手法はどれか?

109. 
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?

110. 
教師あり学習における「ラベル付きデータ」を使用する理由はどれですか?

111. 
教師あり学習で、分類問題の性能を評価するために用いられる指標はどれですか?

112. 
「セマンティックセグメンテーション」の目的は何か?

113. 
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?

114. 
DQNアルゴリズムを使って複雑な環境でエージェントを訓練する際、リプレイバッファのサンプリング戦略として最も効果的な方法はどれですか?

115. 
「モダリティドロップアウト」はどのような状況で使用されますか?

116. 
AI開発委託契約における「ライセンス契約」とは何ですか?

117. 
AIにおける「帰無仮説」とは何ですか?

118. 
二値分類において、シグモイド関数と一緒に使われる代表的な誤差関数はどれですか?

119. 
データの欠損値が多い場合に行われる代表的な処理方法はどれですか?

120. 
AIサービス提供契約において「サービスの停止」が可能となる理由として、正しいものはどれですか?

121. 
CNNにおける「畳み込み層」の役割は何ですか?

122. 
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?

123. 
AIにおいて「正規分布」がよく使用される理由は何ですか?

124. 
AIを用いた個人情報の無断収集が行われた場合、企業が直面する可能性のある法的リスクは何ですか?

125. 
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?

126. 
AI倫理における「プロセスの公正性」とは何ですか?

127. 
全結合層の計算負荷が高い理由は何ですか?

128. 
AIサービス提供契約における「サービスレベルアグリーメント(SLA)」とは何ですか?

129. 
DQNアルゴリズムで使用される「固定ターゲットネットワーク」の主な目的は何ですか?

130. 
モデルの解釈性が重要とされる分野はどれですか?

131. 
次のうち、教師なし学習に分類される手法はどれですか?

132. 
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?

133. 
教師なし学習で次元削減を行う際に、散布図を使って高次元データを2次元に投影する方法として正しいものはどれですか?

134. 
モデルの軽量化を行う主な目的は何ですか?

135. 
AIの透明性が欠如していることが原因で発生する「アカウンタビリティ(説明責任)」の問題とは何ですか?

136. 
「相関係数」の範囲はどれですか?

137. 
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?

138. 
モデル選択において、どの評価指標を使用するかは何に依存しますか?

139. 
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?

140. 
正則化の効果を評価するために、どの手法を使用することが一般的ですか?

141. 
Attentionメカニズムが従来のSeq2Seqモデルに比べて優れている点は何ですか?

142. 
AI関連のカルテルに該当する行為はどれですか?

143. 
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?

144. 
Swish関数の特徴は何ですか?

145. 
AIサービス提供契約において、サービス提供者が委託者に対して行う保証の内容として、一般的に含まれるものはどれですか?

146. 
RPROP(Resilient Backpropagation)の特徴は何ですか?

147. 
不正競争防止法において「損害賠償請求権」とは何ですか?

148. 
AI開発委託契約において、進捗報告を義務付けることの目的は何ですか?

149. 
ReLU関数の一般的な問題点は何ですか?

150. 
転移学習でよく使われる「ベースモデル」とは何ですか?

151. 
Swish関数が特に役立つとされる状況はどれですか?

152. 
「RNN(リカレントニューラルネットワーク)」の特徴はどれか?

153. 
AIの「透明性」と「説明可能性」の違いとして適切なのはどれですか?

154. 
スパースオートエンコーダが通常のオートエンコーダと異なる点は何ですか?

155. 
誤差関数の選択がモデルの性能に与える影響は何ですか?

156. 
ドロップアウトの目的は何ですか?

157. 
BERTの「マスク言語モデル(MLM)」はどのように機能しますか?

158. 
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?

159. 
モデル解釈性の評価に使われる指標として正しいものはどれですか?

160. 
RNNの「トラケリング問題」とは何ですか?

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