1.
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？
2.
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？
4.
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？
5.
エキスパートシステムにおける「メタ知識」とは何か？
6.
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？
7.
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？
8.
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？
9.
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？
10.
エキスパートシステムにおける「ルールベース」と「ケースベース」の違いは何か？
11.
知識表現の方法である「セマンティックネットワーク」として正しいものはどれか？
12.
知識表現における「述語論理」とは何を意味するか？
13.
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？
14.
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？
15.
エキスパートシステムでの「信頼度（確信度）」を持った推論について、どれが正しいか？
16.
エキスパートシステムの要素でないものはどれか？
17.
「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？
18.
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？
19.
次のうち、エキスパートシステムの開発における「知識獲得」の主な課題はどれか？
20.
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？
21.
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？
22.
フレームの「スロット」とは何を意味するか？
23.
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？
25.
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？
26.
エキスパートシステムの開発において、知識の欠如や矛盾が発生した場合、それを解決するために使用される手法として適切なのはどれですか？
