G検定～模擬試験②～ 2024年12月6日2024年12月6日 ailearn 1. 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？ モデルが過剰に適合する可能性がある 学習が停止する 出力がすべて1になる 勾配がすべて消失する None 2. 特許法における「専用実施権」とは何ですか？ 特許権者が特定の第三者に発明を実施させるための独占的権利 特許を自由に販売する権利 特許出願を取り下げる権利 特許の技術内容を公開する権利 None 3. 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？ モデルの訓練データを増やす モデルの過学習を防ぐ モデルの重みを初期化する 訓練データの次元を削減する None 4. 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？ AIにできるだけ多くのデータを与える 多様なデータを使用し、AIモデルのトレーニングにおいて公平性を評価する 人間の判断を完全に排除する AIモデルがデータを自動で選別する None 5. 特許法における「進歩性」とは何ですか？ 発明が全く新しくないこと 発明が既存技術に対して技術的に進んでいること 発明が商業的に利用できないこと 発明が他者に知られていること None 6. 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？ ReLUは非線形性を持たないため ReLUは出力が負にならないため ReLUは勾配消失問題に強いため ReLUは計算コストが低いため None 7. 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？ ソフトウェアが具体的な技術的効果をもたらすこと ソフトウェアが商業的に利用されていること ソフトウェアが公開されていること ソフトウェアが広く使用されていること None 8. Swish関数が特に役立つとされる状況はどれですか？ 小さなネットワークで高速な学習が必要な場合 ReLUが機能しない場合 すべての入力が負の値になる場合 深いニューラルネットワークで滑らかな学習が必要な場合 None 9. 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？ エージェントの行動を評価するためのネットワーク 報酬の割引率を計算するネットワーク ノイズを除去するためのネットワーク 学習を安定させるために使用されるネットワーク None 10. 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。 常に最適解を見つけることができる ランダムな探索で解を見つける メモリを一切使用せずに探索ができる より効率的に解を見つけるため、探索のコストを削減できる None 11. 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？ データを迅速に処理するため データを永久に保存するため データの機密性を確保し、不正アクセスから保護するため データを共有しやすくするため None 12. フレームの「スロット」とは何を意味するか？ 推論ルールの種類 オブジェクトに関する属性 データベースのテーブル メモリの領域 None 13. 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？ AIシステムが物理的に設置される場所 AIシステムの脆弱性を悪用される可能性がある領域 AIが使用するデータの種類 AIが実行される時間 None 14. バッチ正規化が勾配消失問題に与える影響は何ですか？ 勾配消失問題を完全に防ぐ 勾配の安定性を保ち、勾配消失問題を軽減する 勾配消失問題を助長する 勾配を拡大させて、問題を解決する None 15. 強化学習における「方策勾配法（Policy Gradient Method）」とは何ですか？ Q関数を間接的に最適化する手法 環境の動作をシミュレートする手法 方策（Policy）を直接学習し、最適化する手法 報酬の割引率を計算する手法 None 16. 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？ ルールベースシステム ケースベース推論システム ニューラルネットワーク 機械学習システム None 17. 「Actor-Critic」アーキテクチャにおけるActorの役割は何ですか？ 状態価値関数を計算する 行動方針を選択し、エージェントの行動を決定する 報酬を最大化するために環境を変化させる 行動価値関数を評価する None 18. 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？ シグモイド tanh ReLU 恒等関数 None 19. 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？ ヒューリスティック関数が過大評価を行う場合 グラフにサイクルが存在する場合 開集合のサイズが小さい場合 探索空間が木構造の場合 None 20. 「交差検証（Cross Validation）」の主な目的はどれですか？ モデルの学習速度を向上させる 訓練データの数を増やす モデルの汎化性能を評価する モデルの過学習を完全に防ぐ None 21. 「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？ 属性と値のペアを用いる 確率モデルに基づいて推論を行う 条件付きルールで推論を行う グラフ構造を使用して概念間の関係を視覚的に表現する None 22. AIにおける「敵対的攻撃（Adversarial Attack）」とは何を指しますか？ AIシステムの処理速度を高める技術 AIシステムの物理的破壊 AIシステムの更新プロセス AIモデルに意図的な誤情報を与え、誤った予測や判断をさせる攻撃 None 23. 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？ 音声データをそのまま増やす 音声のピッチやスピードを変更して学習データを増やす 音声データにノイズを付加してそのまま保存する 音声データを切り取って短くする None 24. 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。 各ステップで最も確実に勝利する手を選ぶ ランダムなシミュレーションを行い、統計的に最適な手を探索する 全ての可能な手を探索して最適解を見つける 常に最短経路を見つけるための探索手法である None 25. 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？ 滑らかな非線形性により、より高い精度が得られる場合がある 負の入力に対する勾配が一定である 出力が確率分布として解釈可能である 学習率を自動的に調整する None 26. 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？ ルールベースで条件と結果を記述する 概念やオブジェクトを属性と値で表現する データをグラフ構造で関連付ける 数値データを確率的にモデル化する None 27. 「割引率（Discount Factor）」が強化学習で果たす役割は何ですか？ 将来の報酬に対する現在の価値を調整する エージェントの行動頻度を調整する 環境の状態をリセットする Q関数の更新頻度を減少させる None 28. 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？ オフライン学習では既存のデータを用いて学習し、オンライン学習ではリアルタイムでデータを収集しながら学習する オフライン学習では報酬を即座に受け取り、オンライン学習では報酬を遅延させる オフライン学習では行動が確率的であり、オンライン学習では行動が決定的である オフライン学習はノイズを除去するが、オンライン学習はノイズを含む None 29. 「Curiosity-driven Exploration」は、どのような場合に強化学習で役立ちますか？ 環境に明示的な報酬がほとんど存在しない場合 環境が大きな報酬を明確に提供する場合 環境がエージェントに常に同じ状態を提供する場合 エージェントが確率的に行動する場合 None 30. 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？ CNN RNN SVM k-NN None 31. 機械学習における「バギング」とは何か？ データの特徴量を削減する手法 モデルの重みを調整する手法 複数のモデルを並行して訓練し、それぞれの予測を平均することで精度を向上させる手法 過学習を防ぐためにデータをシャッフルする手法 None 32. 次のうち、モンテカルロ法が用いられる場面として最も適切なものはどれか。 統計的手法に基づくランダムサンプリングによって近似解を求める データをクラスタリングして分類を行う 最適な経路を必ず発見する 確率モデルを使わずに探索を行う None 33. 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？ 可能な手をランダムに探索する 再帰を用いずに実装する ノードの評価順序を最適化する 剪定を無効にして全探索を行う None 34. 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？ 環境内で行動を決定する主体 環境の状態を記録する装置 報酬を計算するアルゴリズム データの前処理を行うシステム None 35. 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？ ケースベースは過去の事例を参照する ルールベースは定量データを扱う ルールベースは過去の事例を参照する ケースベースは推論ルールを使う None 36. 最大プーリング（Max Pooling）の動作は次のどれですか？ プール領域内の全ての値の和を取る プール領域内の最大値を取る プール領域内の最小値を取る プール領域内の平均値を取る None 37. 次のうち、ビーム探索の特徴として最も適切なものはどれか。 最適解を常に保証する 幅優先探索に似ているが、探索の幅を限定する 木の全てのノードを必ず探索する 深さ優先探索を効率化した手法である None 38. 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？ システムの推論速度を向上させるため システムが使用する知識を増やすため ユーザーがシステムの推論過程を理解できるようにするため システムの複雑さを減らすため None 39. 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？ 特許庁の許可が必要 特許権を譲渡する必要がある ライセンス契約は無効になる 特許権者が自由にライセンス契約を締結できる None 40. 音声認識における「エンドツーエンドモデル」とは何ですか？ 音声信号を複数の中間層で処理するモデル 音声信号から直接テキストを生成するモデル 音声信号を正規化するモデル テキストデータから音声を生成するモデル None 41. 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？ AIモデルがランダムに動作すること AIに与えるデータを意図的に改ざんし、モデルの性能を低下させる攻撃 AIが誤ってデータを削除すること AIがデータを正確に処理できなくなること None 42. 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？ IF A THEN B A AND B B OR C NOT A None 43. AIシステムの「ロバストネス」とは何ですか？ AIシステムが攻撃や異常事態に直面しても正常に機能する能力 AIシステムが物理的に壊れにくいこと AIシステムが高速に動作すること AIシステムが最新の技術を採用していること None 44. 「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？ チェスや将棋などのターンベースのゲーム 単純な迷路問題の解決 ロボット群による協調作業 画像分類モデルのトレーニング None 45. 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？ ユーザインターフェースの設計 推論エンジンのアルゴリズムの選択 データ駆動型とルール駆動型の統合の複雑さ 知識ベースの構造化 None 46. プーリング層を使用する主な理由は次のどれですか？ モデルのパラメータ数を増加させるため 特徴抽出を強化するため 入力データのノイズを除去するため 計算量を削減し、過剰適合を防ぐため None 47. 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？ 誤って認識された単語の割合を示す指標 訓練データのサイズを示す指標 モデルの計算速度を示す指標 モデルの精度を示す指標 None 48. 次のうち、幅優先探索の特徴として正しいものはどれか。 ゴール状態に最も近いノードから探索を始める 最も深いレベルのノードから探索を開始する 木構造やグラフ構造を浅いレベルから順番に探索する ゴールが見つかるまでランダムにノードを探索する None 49. 活性化関数としてPReLU（Parametric ReLU）がLeaky ReLUよりも優れている理由は何ですか？ 勾配消失問題を完全に防ぐ 負のスロープを学習可能にするため、適応性が高い 出力をゼロに制限する 計算コストを大幅に削減する None 50. ELU（Exponential Linear Unit）の特徴として適切なのはどれですか？ 出力が負の場合、ゼロに固定される 負の値に対してスムーズな勾配を提供する 勾配消失問題を完全に防ぐ 出力範囲が0から1に限定される None 51. 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？ 発明が既存のAI技術と明確に異なること 発明が商業的に利用されていること 発明が秘密裏に開発されていること 発明が公開されていること None 52. 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？ 正則化の効果が増加し、過剰適合を防ぐことができる モデルの計算速度が速くなる 勾配の変動を増加させ、学習を早く進める ニューラルネットワークの深さを減らすことができる None 53. 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？ シグモイド関数 ReLU（Rectified Linear Unit） ソフトマックス関数 タンジェント関数 None 54. グループ正規化（Group Normalization）の利点は何ですか？ 正規化の速度を高速化すること 正則化の効果を増加させること バッチ学習の効率を上げること バッチサイズに依存しないこと None 55. AI関連の特許出願において、「特許協力条約（PCT）」を利用する利点は何ですか？ すべての国で自動的に特許が認められる 特許取得の費用を削減できる 一度の出願で複数の国に特許出願ができる 審査を省略することができる None 56. 深層強化学習における「環境」とは何を指しますか？ エージェントが行動を取る場所と、その行動の結果を提供するシステム エージェントが訓練されるニューラルネットワークモデル 強化学習の方策を定義する関数 報酬を決定する関数のみを管理するシステム None 57. 「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？ シグモイド関数に置き換える 勾配爆発を防ぐ Leaky ReLUやPReLUを使用する 学習率を高く設定する None 58. AIシステムにおける「ゼロデイ攻撃」とは何ですか？ AIシステムが動作を停止する攻撃 システムの脆弱性が発見されると同時に攻撃されること AIシステムがデータを削除する攻撃 AIシステムが他のシステムに攻撃を仕掛けること None 59. 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？ AIモデルを逆向きに運用する攻撃 AIモデルに入力されたデータから個人情報を復元する攻撃 AIモデルの性能を意図的に低下させる攻撃 AIモデルを完全に破壊する攻撃 None 60. 次のうち「回帰問題」に適したアルゴリズムはどれか？ ロジスティック回帰 K-最近傍法（K-NN） 線形回帰 Naive Bayes None 61. 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？ 音声から話者の感情を推定する 音声データを雑音やエコーから改善する 音声を他の言語に翻訳する 音声を圧縮してデータサイズを小さくする None 62. 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？ ピッチ（Pitch） メルフィルターバンク（Mel Filter Bank） 振幅スペクトル（Amplitude Spectrum） 全て None 63. ニューラルネットワークにおける「エポック」とは何か？ 全ての訓練データを1回モデルに通した回数 モデルの構造を決定するためのプロセス データの前処理手順の一つ モデルの性能を評価する指標 None 64. 機械学習において「教師あり学習」とは何か？ ラベル付きデータを使用してモデルを訓練する手法 ラベルのないデータを使用してモデルを訓練する手法 自律的に報酬を受け取り学習する手法 データ間の類似性を測定し、クラスタに分類する手法 None 65. ストライドとは何ですか？ プーリング層のサイズを決定するパラメータ プーリング層の計算速度を決定するパラメータ フィルターの移動幅を決定するパラメータ ニューラルネットワークの学習率を決定するパラメータ None 66. 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？ フィルターサイズの増加 ピッチシフトやタイムストレッチ データの正規化 フォン数の削減 None 67. 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？ 入力データの次元を増加させるため 特徴マップの解像度を下げ、計算負荷を軽減するため 入力データをフィルタリングするため データの空間的な分布を均一化するため None 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？ 方策を学習するための損失関数を計算する 環境の報酬を直接予測する 行動をランダムに選択するための確率を計算する 状態の価値と行動の価値の差分を計算し、行動の改善を促進する None 69. 「強化学習における状態（State）」とは何を表しますか？ エージェントが実行する行動 環境がエージェントに提供する観測情報 エージェントが受け取る報酬の合計 次に選択される方策 None 70. 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。 音声認識、翻訳、音声合成をエンドツーエンドで実現できる 翻訳結果の生成速度が大幅に向上する 翻訳精度が完全に100%になる 翻訳中の文法的誤りが完全に解消される None 71. 強化学習において「Q-learning」の目的は何か？ ラベル付きデータを使ってモデルを訓練する データをクラスタリングする 最適な行動を選択するために報酬を最大化する 次元削減を行う None 72. 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？ 中間層での特徴抽出 最終的なクラスラベルの出力前 畳み込み層の前処理 活性化関数の適用後 None 73. 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？ システムの効率が低下する 不正アクセスや攻撃が継続され、被害が拡大するリスク システムが自動的に修復される システムのアップデートが遅れる None 74. 「勾配ブースティング」の特徴はどれか？ 各モデルが独立して学習し、最終的な予測を多数決で決定する 教師なし学習であり、ラベルのないデータを扱う 各モデルが前のモデルの誤差を修正しながら学習を進める モデルの重みを自動的に初期化する None 75. AIシステムが「アウトカムの公平性」を欠いている場合、どのような対応が必要ですか？ システムの結果を分析し、不公平な影響を是正する 結果を固定してすべてのユーザーに提供する システムのデータを完全に削除する 不公平な結果をそのまま維持する None 76. 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？ 必要なデータを効率的に収集すること 専門家の知識を形式化し、システムに組み込むこと データベースの効率的な設計 ルールを自動生成すること None 77. 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？ 局所的な特徴が強調される 全ての情報が均等に反映される モデルの計算負荷が増加する 勾配消失が防がれる None 78. 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？ 知識をツリー構造で表現する 知識をグラフ構造で表現する 知識を表計算シートで表現する 知識を論理式で表現する None 79. ドロップアウト層と正規化層の違いは何ですか？ ドロップアウト層はパラメータを学習するが、正規化層はパラメータを持たない 正規化層は過剰適合を防ぐが、ドロップアウト層は収束を速くする ドロップアウト層はモデルの複雑さを増やす 正規化層はデータのスケーリングを行うが、ドロップアウト層はランダムにニューロンを無効にする None 80. 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？ 音声波形を直接生成することで、非常に自然な音声を生成できる 音声データの圧縮効率が高い 音声信号のノイズを完全に除去できる 計算速度が非常に速い None 81. 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？ 勾配消失問題を完全に解決する 計算コストが低いため 確率分布を生成できるため 出力がゼロ中心であるため、勾配の分布が安定する None 82. WaveNetが音声処理で使用される理由は何ですか？ データの圧縮を行うため 音声認識精度を向上させるため テキスト処理を行うため 高品質な音声を生成できるため None 83. 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？ 入力層から出力層に向かってデータを伝えるプロセス 出力層から入力層に向かって誤差を伝播させて重みを更新するプロセス モデルの性能を向上させるために追加される隠れ層 データを無作為にシャッフルして訓練するプロセス None 84. エキスパートシステムの要素でないものはどれか？ 知識ベース 推論エンジン センサーデータ収集システム ユーザーインターフェース None 85. 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？ モデルのパラメータ数を増加させるから データの次元を削減し、訓練データへの過度なフィットを防ぐから ニューラルネットワークの学習速度を速めるから 過剰適合には影響しない None 86. 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？ 主成分分析（PCA） ロジスティック回帰 決定木 勾配ブースティング None 87. エキスパートシステムにおける「メタ知識」とは何か？ 推論の方法や、知識の使い方に関する知識 推論に必要な基本的な知識 知識ベースに格納された事実の集まり 自然言語で表現された知識 None 88. 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？ 発明の技術的範囲を定義し、特許として保護される部分 特許の公開範囲 特許権の譲渡範囲 特許庁への申請書の範囲 None 89. 正規化層が勾配爆発問題を防ぐ仕組みとして適切なのはどれですか？ 勾配の大きさを一定範囲内に制限する 勾配がゼロになるように調整する 各層の出力を一定の範囲に正規化する ネットワークの深さを削減する None 90. 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？ ノイズを除去してクリアな音声を生成する 音声の周波数成分を可視化する 音声データを圧縮する 音声データを分類する None 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？ 決定木 SVM ReLU（Rectified Linear Unit） 最近傍法 None 92. ReLUを使用する利点として適切なのはどれですか？ 勾配爆発問題を防ぐ 勾配消失問題を防ぐ ニューロンのすべての重みをリセットする 計算が効率的であり、学習が高速 None 93. 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？ 正規化とドロップアウト Boltzmann探索とε-greedy法 勾配降下法と逆伝播 サンプリングとリサンプリング None 94. 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？ ドロップアウト層の追加 畳み込み層のストライドを大きくする 重み減衰を適用する 活性化関数の変更 None 95. 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？ データが機密で、完全であり、必要な時に利用可能であること データがすべて公開されていること データが常に暗号化されていること データが自動的に削除されること None 96. 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？ すべてのユーザーに同じ結果を提供すること 異なるグループ間での結果が平等であること 特定のグループのみに有利な結果を提供すること ユーザーに応じて結果を完全に非公開にすること None 97. 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？ トレーニング時は正規化されず、推論時にのみ正規化される トレーニング時はガンマとベータが学習され、推論時には固定される トレーニング時はミニバッチ単位で正規化され、推論時は全データに基づく 推論時にはバッチ正規化層が無効化される None 98. 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？ 学習率が高い場合 バッチサイズが非常に小さい場合 過剰適合が問題となる場合 モデルが過学習する場合 None 99. 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？ AIの結果がすべてのユーザーに同一であること AIが各グループに対して平等な結果を提供すること AIがすべてのデータを平等に処理すること AIがデータ収集を最小化すること None 100. 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？ システムがエラーを検出した際に安全な状態に移行する仕組み システムが全てのエラーを無視して動作を継続する仕組み システムの稼働を外部に完全依存する仕組み エラーを防ぐために全てのデータを破棄する仕組み None 101. 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？ 深層ニューラルネットワーク 線形回帰モデル サポートベクターマシン ロジスティック回帰モデル None 102. 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？ 知識ベースの情報を管理する 入力データを解析し、ユーザーに出力する 知識ベースを利用して問題解決のための推論を行う ユーザーからの入力を受け取り、知識ベースに保存する None 103. 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？ 勾配がゼロになるのを防ぐため 重みの更新を制限するため 各層の入力データをシャッフルするため 勾配のスケールが一定に保たれるため None 104. 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？ グリッドサーチ 知識獲得のための反復プロセス オントロジーの自動生成 データ拡張 None 105. 強化学習の「経験再生（Experience Replay）」の目的は何ですか？ エージェントが現在の行動に過去の結果を適用する エージェントのメモリをリセットする 過去の経験をランダムにリプレイし、学習の効率を高める 報酬を倍増させる None 106. 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？ AIが自動で全てを説明すること AIが全てのタスクを迅速に処理すること AIのアルゴリズムを完全に公開すること AIシステムの意思決定プロセスが理解できるように説明されること None 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？ 行動を選択する確率を示す関数 報酬の割引率を計算する関数 環境の状態を変化させる関数 状態と行動のペアに対する期待される報酬の総和を示す関数 None 108. 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？ 学生グループに特化したデータが不足している AIがすべてのデータを均等に処理していない 学校がAIシステムを更新していない 学生がデータを提供していない None 109. 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。 前向き連鎖はゴールから逆算し、後向き連鎖はスタートから進む 前向き連鎖は現在の事実から結論を導き、後向き連鎖はゴールから必要な事実を推論する 前向き連鎖は木構造を使い、後向き連鎖はグラフ構造を使う 前向き連鎖はデータ駆動型であり、後向き連鎖はモデル駆動型である None 110. 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？ NDAにより発明は公開されない 発明の公開を遅らせるためにNDAを活用する NDAは特許取得に必須である 発明はNDAによって自動的に特許が認められる None 111. 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？ 正規化層の適用を停止する 勾配クリッピングを併用する 正規化パラメータ（ガンマとベータ）を学習させる 入力データの次元を増加させる None 112. 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。 ポーカー 麻雀 囲碁 ブラックジャック None 113. Swish関数をReLUの代わりに使用する利点は何ですか？ より滑らかな勾配で、特定のタスクで性能向上が見込める すべてのニューロンを活性化させる すべての入力をクリッピングする 出力を制限する None 114. 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？ プーリングのストライドをゼロに設定する 畳み込み層のフィルタサイズを大きくする プーリング層と畳み込み層を組み合わせ、情報の冗長性を活用する プーリング層を完全に削除する None 115. 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？ 非常に大きなバッチサイズでの学習 小さいバッチサイズでの学習 多クラス分類の学習 モデルの深さが浅い場合 None 116. 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？ システムの動作が停止する AIの判断や行動が理解できないため、不正アクセスや攻撃を検出できなくなる システムが自動で自己修復できなくなる システムが正確に動作しなくなる None 117. 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？ セキュリティはシステムの動作を保護し、プライバシーはデータの保護に関わる セキュリティはデータの保護に関わり、プライバシーはシステムの動作を保護する 両者は全く同じ意味を持つ セキュリティは個人情報にのみ関わる None 118. 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？ 高次元データの計算を効率化する モデルの収束速度を向上させる データの欠損値を補完する 線形分離可能でないデータを分離するために特徴空間を拡張する None 119. 特許協力条約（PCT）に基づく国際出願の利点は何ですか？ 出願後すぐに特許権が認められる 国内出願が不要になる 一度の出願で複数国に特許出願ができる 全世界で特許が自動的に保護される None 120. 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？ システムが物理的に破壊される システムが他のAIシステムを攻撃する システムが複数の異なるポイントから攻撃され、全体の動作が停止する システムがデータを削除する None 121. 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。 次に探索するノードをランダムに選ぶために使用される 現在のノードからゴールまでの予想コストを見積もるために使用される ノードの重み付けを決定し、最適な道を選ぶために使用される 探索が終了する条件を設定するために使用される None 122. 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？ ゼロ中心であるため、学習が進みやすい 計算が速い 出力範囲が広い 負の勾配が大きい None 123. 特許法における「発明」とは何ですか？ 単なる新しいアイデア 自然法則を利用した技術的思想の創作 物理的に存在する物体のみ 知識の集約 None 124. Softmax関数は、どのようなタスクで最もよく使用されますか？ 回帰問題 多クラス分類問題の出力層 強化学習の報酬計算 時系列データの前処理 None 125. 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？ クラスタの境界を可視化するため クラスタの数を最適化するため 計算速度を向上させるため クラスタ間の重複を解消するため None 126. 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？ 状態空間の削減 十分な探索と適切な報酬設計 事前に最適な行動の知識を持つ 報酬を均等に設定する None 127. ReLU関数の一般的な問題点は何ですか？ 勾配消失問題 出力が0か1に固定される 勾配爆発問題 死んだニューロン問題 None 128. 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。 幅優先探索 深さ優先探索 A*アルゴリズム 貪欲法 None 129. 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。 サイクルを無視して探索を続ける サイクルを検出したら、即座に探索を中断する サイクルを検出したら、そのノードを再度訪問しないようにする サイクルを検出することは不可能である None 130. 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？ 出力特徴マップのサイズが大きくなる モデルが特徴を過学習する 特徴マップの縮小率が増加する ノイズが強調される None 131. 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？ ゴールが明確であり、そのゴールに至るための条件を調べるタスク 与えられた初期データから可能な結論を導くタスク 結論の正しさを検証するタスク 与えられたルールセットを簡略化するタスク None 132. シグモイド関数の主な欠点は何ですか？ 出力が0か1しかない 計算速度が遅い 勾配消失問題が発生しやすい 勾配爆発問題が発生しやすい None 133. Deep Residual Networks（ResNet）におけるReLUの役割は何ですか？ 残差を計算するため 残差接続を消去するため 非線形性を導入し、学習を安定化させるため モデルを小さくするため None 134. AIシステムにおける「バックドア攻撃」とは何ですか？ システムの開発者が意図的に設けた裏口を使って、システムに不正アクセスする攻撃 システムが物理的に破壊される攻撃 AIが自動的に判断を変更する攻撃 システムがデータを無効にする攻撃 None 135. 機械学習における「ハイパーパラメータ」とは何か？ 学習アルゴリズムが自動的に調整するパラメータ モデルの学習前に手動で設定されるパラメータ データセットのラベルに関連するパラメータ モデルが訓練中に動的に調整するパラメータ None 136. 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？ 世界知的所有権機関（WIPO） アメリカ合衆国特許商標庁 日本特許庁 欧州特許庁 None 137. 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？ バッチ全体の統計情報を利用するため 各インスタンスごとに独立した統計情報を利用するため 特徴マップ全体を正規化するため 各ピクセルごとに正規化を適用するため None 138. 「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？ データの多様性が確保されていない場合 AIがすべてのデータを自動的に選別する場合 AIが常に人間の判断を上回る場合 AIが訓練データを使用しない場合 None 139. 音声認識におけるデータの「音声合成攻撃」とは何ですか？ 音声信号を無効化する攻撃 音声データを改ざんする攻撃 音声信号を圧縮する攻撃 攻撃者が合成音声を使用してシステムを誤認識させる攻撃 None 140. 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？ 高次元の特徴量を追加 データ拡張 交差検証 正則化 None 141. 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？ AIがすべてのデータを正確に処理していない AIが査読者の判断を無視している AIがデータを削除している 学術分野に関するデータの不均衡 None 142. 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？ AIが物理的な危害を引き起こさないこと AIシステムが常に正しい結果を提供すること AIがユーザーのプライバシーを保護すること AIが常に高速に動作すること None 143. 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？ バッチ正規化（Batch Normalization） ドロップアウト（Dropout） LSTM（Long Short-Term Memory） スペクトル正規化（Spectral Normalization） None 144. 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？ 自然言語処理 医療診断 画像認識 ロボット制御 None 145. 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？ 音声入力 → 波形分析 → 結果の出力 → 言語モデル 音声入力 → ノイズ除去 → 結果の出力 音声入力 → 音声特徴抽出 → 言語モデル → 結果の出力 音声入力 → 正規化 → 結果の出力 None 146. 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？ 推論過程がユーザーに対して不透明になる 知識ベースの構築が困難になる 推論結果がすぐに提供される すべての知識が一度に処理される None 147. 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？ 探索済みのノードを記録し、再探索を防ぐ 未探索のノードを格納する ヒューリスティック関数の値を保存する 最適解を保持する None 148. 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？ 音声データを圧縮する 音声データを分類する 長距離の依存関係を効率的に処理できる ノイズを除去する None 149. 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？ 多クラス分類 バイナリ分類の出力層 時系列データの処理 回帰問題 None 150. 次のうち、「教師なし学習」の手法はどれか？ ロジスティック回帰 K-means 線形回帰 サポートベクターマシン（SVM） None 151. 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？ 計算速度 入力データのサイズ 正規化する単位 モデルの複雑さ None 152. 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？ 医療データに人種ごとのバイアスが含まれている AIシステムが常に正確に動作していない AIがすべての患者に同じ治療を提供するため AIが適切なアルゴリズムを使用していないため None 153. 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？ 自動運転車がより高速に走行するため 自動運転車が予期しない障害や攻撃に対して即座に対応できるようにするため 自動運転車が自己修復機能を持つため 自動運転車が常に最新のソフトウェアを使用するため None 154. 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。 データのクラスタリングに使用する 変数間の依存関係を表し、確率に基づいて推論を行う 変数の因果関係を無視して、ランダムな推論を行う 強化学習のための報酬関数を設計する None 155. AI分野において、特許権の取得が重要な理由は何ですか？ 他社が同様の技術を無断で使用するのを防ぐため 特許権を取得しなければ技術を公開しなければならないため 特許を取得しないと技術の開発が進まないため 特許庁に技術の所有権を移転するため None 156. 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？ トレーニングデータが特定のグループを過剰に代表する偏り システムがすべてのデータをランダムに選択すること トレーニングデータを完全に削除すること システムが結果を固定的に生成すること None 157. 「tanh」関数の出力範囲はどれですか？ 0から1 -1から1 0から無限大 -無限大から無限大 None 158. 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？ 性別に応じた料金を自動で設定する 性別データを増やす 性別に関連するデータを削除し、モデルを再トレーニングする AIシステムを停止する None 159. 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？ AIシステムが遭遇する可能性のあるリスクを無視すること 全てのリスクに同じ対応を行うこと リスクを完全に排除すること 発生し得るリスクを特定し、その重大性に応じて対応策を講じるアプローチ None 160. 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？ 各出力を正規化するから 入力値をそのまま返すから 確率分布を生成するために指数関数を使用するから 勾配をゼロにするため None Time's up
