G検定~模擬試験~

1. 
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?

2. 
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?

3. 
モデル軽量化の手法として「ディープコンプレッション(Deep Compression)」に含まれる3つの主要なステップはどれですか?

4. 
バッチ勾配降下法の特徴は何ですか?

5. 
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の「プーリング層」の主な役割は何か?

6. 
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?

7. 
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。

8. 
外れ値が多いデータセットでMSEを使用した場合のリスクは何ですか?

9. 
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。

10. 
AI開発委託契約における「納期遅延」の場合、開発者に課される可能性がある罰則は何ですか?

11. 
マルチモーダルデータの統合方法として「初期統合(Early Fusion)」が示す方法は何ですか?

12. 
AIサービス提供契約で「知的財産権の共有」を設定する場合、注意すべき点は何ですか?

13. 
オンザフライデータ拡張(On-the-fly Data Augmentation)とは何ですか?

14. 
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?

15. 
Transformerモデルにおける「デコーダー」の主な役割は何ですか?

16. 
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?

17. 
レイヤーノーマライゼーションがバッチ正規化に比べて有利となる場面はどのようなケースですか?

18. 
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?

19. 
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?

20. 
ニューラルネットワークにおける「エポック」とは何か?

21. 
全結合層の出力次元はどのように決まりますか?

22. 
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?

23. 
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。

24. 
AI開発において、委託者が成果物に満足できなかった場合、どのような措置を取るべきですか?

25. 
AIを用いた「無許可でのデータマイニング」が行われた場合、どのような法的リスクが考えられますか?

26. 
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?

27. 
自然言語処理(NLP)におけるデータ拡張の難しさは何ですか?

28. 
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?

29. 
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?

30. 
AI倫理における「プロセスの公正性」とは何ですか?

31. 
A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)の利点は何ですか?

32. 
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?

33. 
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?

34. 
データ拡張を使っても汎化性能が向上しない可能性がある場合は、どのような状況ですか?

35. 
次のうち、ディープラーニングにおける「アンサンブル学習」の利点はどれか?

36. 
データ分析における「特徴量エンジニアリング」の目的は何ですか?

37. 
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?

38. 
AIプロジェクトを進める際に最初に行うべきステップはどれですか?

39. 
バッチ正則化が効果的でない状況はどれですか?

40. 
データの「正規化」とは何を目的とした処理ですか?

41. 
GANにおいて「識別モデル」の役割は何ですか?

42. 
誤差逆伝播法の学習率が高すぎると、どのような影響がありますか?

43. 
モデルの軽量化で「ハードウェアアクセラレーション」を活用する理由は何ですか?

44. 
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?

45. 
転移学習において、事前学習済みモデルの「出力層」を更新する理由は何ですか?

46. 
ファインチューニングとは何ですか?

47. 
著作権法における「権利の制限」とは何ですか?

48. 
畳み込み層の設計において「リカレント層」と組み合わせる主な理由は何ですか?

49. 
スキップ結合を持つモデルでは、どのような学習速度が期待できますか?

50. 
モデルの解釈性が求められる理由として最も適切なものはどれですか?

51. 
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。

52. 
LSTM(長短期記憶)の主な利点は何か?

53. 
RNNの「長期依存性の問題」とは何ですか?

54. 
不正競争防止法に基づいて、AIアルゴリズムが営業秘密として保護されるための要件は何ですか?

55. 
機械学習において「教師あり学習」とは何か?

56. 
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。

57. 
「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?

58. 
「相関係数」の範囲はどれですか?

59. 
特許協力条約(PCT)に基づく国際出願の利点は何ですか?

60. 
シグモイド関数が適用される一般的なケースはどれですか?

61. 
プーリング層のカーネルサイズとは何ですか?

62. 
AI技術がプライバシー侵害に悪用されるケースとして、どれが当てはまりますか?

63. 
「ロジスティック回帰」における目的変数は何ですか?

64. 
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。

65. 
Adamオプティマイザーの特長は何ですか?

66. 
スキップ結合を持つネットワークが収束しやすい理由は何ですか?

67. 
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?

68. 
モデル軽量化において、「混合精度トレーニング(Mixed Precision Training)」が効果的な理由は何ですか?

69. 
BERTの「マスク言語モデル(MLM)」はどのように機能しますか?

70. 
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?

71. 
AIサービス提供契約において、委託者がサービス提供者に対して持つ権利として、一般的に認められるものはどれですか?

72. 
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。

73. 
MSEとMAEの主な違いは何ですか?

74. 
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?

75. 
強化学習の「経験再生(Experience Replay)」の目的は何ですか?

76. 
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?

77. 
モデル評価において「グラウンドトゥルース」とは何を指しますか?

78. 
AI技術の発展に伴い、プライバシー侵害のリスクを軽減するために推奨される「データ最小化」の原則とは何ですか?

79. 
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?

80. 
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?

81. 
Transformerモデルにおける「位置エンコーディング」の目的は何ですか?

82. 
Faster R-CNNの主な特徴は何ですか?

83. 
転移学習における「ドメイン適応(Domain Adaptation)」の役割は何ですか?

84. 
モデルの軽量化手法として「低ランク近似」を用いる場合の主な目的は何ですか?

85. 
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?

86. 
全結合層の計算負荷が高い理由は何ですか?

87. 
Huber誤差の主な特徴はどれですか?

88. 
シーケンスデータの長期的な依存関係を捉えるために有効な技術はどれですか?

89. 
AIプロジェクトの進行において「過学習」を防ぐために使用される技術はどれですか?

90. 
モンテカルロ法はどのように強化学習に利用されますか?

91. 
誤差逆伝播法の計算が終わった後、何を行いますか?

92. 
「個人情報保護委員会」の役割は何ですか?

93. 
GDPR(一般データ保護規則)におけるAIの透明性に関する規定は何ですか?

94. 
次のうち、AIと単純な自動化の違いを最も正しく説明しているものはどれか。

95. 
ディープラーニングにおける「バッチ正規化(Batch Normalization)」の主な利点は何か?

96. 
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?

97. 
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?

98. 
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?

99. 
モデルの解釈性とは何を指しますか?

100. 
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?

101. 
オートエンコーダにおいて、再構成されたデータの品質を改善するために使われる技術は次のどれですか?

102. 
AI関連のカルテルに該当する行為はどれですか?

103. 
オートエンコーダはどのようなタイプのニューラルネットワークですか?

104. 
VAEの潜在空間で行われる「再パラメータ化トリック」の役割は何ですか?

105. 
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?

106. 
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?

107. 
誤差逆伝播法の主な目的は何ですか?

108. 
オートエンコーダの潜在変数(Latent Variables)とは何ですか?

109. 
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?

110. 
医療AIシステムにおいて透明性が欠如している場合、どのようなリスクがありますか?

111. 
AI開発委託契約における「成果物の瑕疵担保責任」の期間延長を求める際、委託者が行うべき対応は何ですか?

112. 
次の中で、エキスパートシステムが「自己学習機能」を持つものとして適切なのはどれか?

113. 
AIにおいて「正規分布」がよく使用される理由は何ですか?

114. 
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?

115. 
LIMEを使用する際に考慮すべき重要な点は何ですか?

116. 
AI開発委託契約における「成果物の所有権」に関して、最も一般的な取り決めはどれですか?

117. 
次の状況において、どの正則化手法が最も適切ですか?特に外れ値の影響を軽減したい回帰問題

118. 
LSTMの「出力ゲート」はどのように機能しますか?

119. 
「勾配ブースティング」の特徴はどれか?

120. 
AIサービス提供契約における「秘密保持義務」はどのような情報に適用されるべきですか?

121. 
「ラプラス変換」は、AIでどのように利用されますか?

122. 
最適化手法の一つとして「AdaGrad」が持つ特徴は何ですか?

123. 
次のうち、AIの進展に最も寄与している技術はどれか。

124. 
モデルの軽量化手法として「パラメータ圧縮(Parameter Compression)」の目的は何ですか?

125. 
スキップ結合を適用する際、出力の次元が異なる場合にはどのような工夫が必要ですか?

126. 
「商品形態模倣行為」は不正競争防止法の対象ですか?

127. 
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?

128. 
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?

129. 
学習率の役割は何ですか?

130. 
AIが犯罪組織によって悪用されるリスクは何ですか?

131. 
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?

132. 
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?

133. 
平均二乗誤差(MSE)が外れ値に敏感である理由はどれですか?

134. 
AIプロジェクトにおける「デプロイ」とは何ですか?

135. 
誤差逆伝播法で用いる損失関数の一例はどれですか?

136. 
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?

137. 
クロスエントロピー誤差はどのような場合に使用されますか?

138. 
特許の有効期間は一般的にどれくらいですか?

139. 
スパースオートエンコーダが有効な理由は何ですか?

140. 
転移学習とは何ですか?

141. 
AIの「ブラックボックス問題」とは何ですか?

142. 
GANの訓練中に「勾配消失問題」が発生する主な原因は何ですか?

143. 
独占禁止法における「優越的地位の濫用」とは何ですか?

144. 
「Leaky ReLU」の特長は何ですか?

145. 
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?

146. 
「ε-greedy法」とは何ですか?

147. 
「t検定」が使用される場面はどのような場合ですか?

148. 
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?

149. 
AIによるフェイクニュースの自動生成は、どのように悪影響を与える可能性がありますか?

150. 
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?

151. 
バッチ正規化(Batch Normalization)を使用する主な利点は何ですか?

152. 
最適化手法において「Nesterov Accelerated Gradient(NAG)」の特徴は何ですか?

153. 
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?

154. 
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?

155. 
ドロップアウト正則化とは何ですか?

156. 
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?

157. 
教師なし学習の代表的な手法である階層型クラスタリングでは、どのようにしてクラスタを形成しますか?

158. 
プーリング層の一般的な利点はどれですか?

159. 
マルチモーダル学習とは何ですか?

160. 
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。

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