G検定~模擬試験②~

1. 
Q学習において、学習の目標は何ですか?

2. 
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?

3. 
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?

4. 
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?

5. 
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?

6. 
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?

7. 
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?

8. 
機械学習における「バギング」とは何か?

9. 
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?

10. 
機械学習における「ハイパーパラメータ」とは何か?

11. 
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?

12. 
AIによる雇用採用システムが特定の性別に偏った結果を出している場合、どのような修正が必要ですか?

13. 
AIシステムが銀行の融資判断で年齢による差別をしている場合、そのバイアスを解消するために行うべき処置は何ですか?

14. 
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?

15. 
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。

16. 
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?

17. 
ELU(Exponential Linear Unit)はどのような特性を持っていますか?

18. 
知識表現において、オントロジーとは何か?

19. 
強化学習において「Q-learning」の目的は何か?

20. 
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。

21. 
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?

22. 
フレームの「スロット」とは何を意味するか?

23. 
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?

24. 
「Advantage Actor-Critic(A2C)」アルゴリズムにおけるAdvantage(A)の役割は何ですか?

25. 
プーリング層のカーネルサイズを大きくすることのデメリットは何ですか?

26. 
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?

27. 
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?

28. 
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?

29. 
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?

30. 
音声認識における「注意機構(Attention)」の役割は何ですか?

31. 
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?

32. 
AIにおける「敵対的攻撃(Adversarial Attack)」とは何を指しますか?

33. 
ReLUを使用する利点として適切なのはどれですか?

34. 
バッチ正規化(Batch Normalization)を使用する主な利点は何ですか?

35. 
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。

36. 
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?

37. 
次の探索アルゴリズムのうち、常に最適解を保証するものはどれか。

38. 
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?

39. 
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?

40. 
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?

41. 
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?

42. 
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?

43. 
「tanh」関数の出力範囲はどれですか?

44. 
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?

45. 
DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)の主な利点は何ですか?

46. 
音声処理における「LSTM」が有効な理由は何ですか?

47. 
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?

48. 
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?

49. 
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?

50. 
「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?

51. 
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?

52. 
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。

53. 
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?

54. 
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?

55. 
音声合成技術における「テキスト音声合成(TTS)」とは何ですか?

56. 
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?

57. 
「強化学習における状態(State)」とは何を表しますか?

58. 
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?

59. 
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?

60. 
医療分野で使用されるAIシステムにおいて、「データトレーサビリティ」が特に重要視される理由は何ですか?

61. 
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?

62. 
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?

63. 
特許の有効期間は一般的にどれくらいですか?

64. 
次のうち、貪欲法の特徴として正しいものはどれか。

65. 
知識表現における「述語論理」とは何を意味するか?

66. 
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?

67. 
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?

68. 
プーリング層の一般的な利点はどれですか?

69. 
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?

70. 
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?

71. 
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?

72. 
「勾配ブースティング」の特徴はどれか?

73. 
次のアルゴリズムの中で、分類問題に最適なものはどれか?

74. 
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?

75. 
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?

76. 
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?

77. 
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?

78. 
プーリング層で生じる情報の損失に関して、どのような影響がありますか?

79. 
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?

80. 
特許法において「クレーム」とは何ですか?

81. 
次のうち「回帰問題」に適したアルゴリズムはどれか?

82. 
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?

83. 
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?

84. 
ディープラーニングにおける「CNN(畳み込みニューラルネットワーク)」の主な用途は何か?

85. 
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?

86. 
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?

87. 
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。

88. 
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?

89. 
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?

90. 
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?

91. 
シグモイド関数の主な欠点は何ですか?

92. 
特許法における「発明」とは何ですか?

93. 
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?

94. 
AIが「プロセスの公平性」を確保するために行うべき最も重要な取り組みは何ですか?

95. 
プーリング層を使用する主な理由は次のどれですか?

96. 
次のうち、探索アルゴリズムとして正しいものはどれか。

97. 
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?

98. 
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?

99. 
バッチ正規化が勾配消失問題に与える影響は何ですか?

100. 
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?

101. 
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?

102. 
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?

103. 
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?

104. 
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?

105. 
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?

106. 
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?

107. 
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?

108. 
特許法に基づく「新規性喪失の例外」とは何ですか?

109. 
強化学習における「報酬(Reward)」の役割は何ですか?

110. 
「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?

111. 
機械学習において「過学習(オーバーフィッティング)」とは何か?

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. 
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?

114. 
畳み込み層とプーリング層を組み合わせる主な理由は何ですか?

115. 
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?

116. 
次のうち、「教師なし学習」の手法はどれか?

117. 
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?

118. 
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?

119. 
AIの「セキュリティバイデザイン」とは、どのような概念ですか?

120. 
ELU(Exponential Linear Unit)の特徴として適切なのはどれですか?

121. 
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?

122. 
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?

123. 
AI技術の特許権を企業間で共有する場合に生じる課題として適切なのはどれですか?

124. 
AIが採用面接の評価で候補者の学歴を過度に重視し、特定の集団に不利な評価をしている場合、どのようにバイアスを解消できますか?

125. 
ReLU関数の一般的な問題点は何ですか?

126. 
Adaptive Pooling(適応プーリング)が他のプーリング手法と異なる利点として適切なのはどれですか?

127. 
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?

128. 
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?

129. 
AIシステムの安全性確保のために「サンドボックス環境」を利用する主な目的は何ですか?

130. 
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?

131. 
Swish関数が特に役立つとされる状況はどれですか?

132. 
「交差検証(Cross Validation)」の主な目的はどれですか?

133. 
AIによるクレジットスコアリングシステムが特定の地域の住民に不利な結果を出す場合、そのバイアスを解消するために取るべき対策は何ですか?

134. 
「Curiosity-driven Exploration」は、どのような場合に強化学習で役立ちますか?

135. 
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。

136. 
グループ正規化がバッチ正規化に対して有効な理由は何ですか?

137. 
「割引率(Discount Factor)」が強化学習で果たす役割は何ですか?

138. 
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?

139. 
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?

140. 
バッチ正規化が過学習に対して有効でない場合に使用する正規化手法は何ですか?

141. 
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?

142. 
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?

143. 
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?

144. 
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。

145. 
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?

146. 
自動音声認識(ASR)における「エンコーダ・デコーダモデル」の役割は何ですか?

147. 
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?

148. 
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?

149. 
AI倫理における「プロセスの公正性」とは何ですか?

150. 
WaveNetが音声処理で使用される理由は何ですか?

151. 
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?

152. 
ニューラルネットワークにおける「エポック」とは何か?

153. 
「Leaky ReLU」の特長は何ですか?

154. 
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?

155. 
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?

156. 
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。

157. 
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?

158. 
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?

159. 
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?

160. 
AIシステムがサイバー攻撃を受けた場合、何が最優先で行うべき対応ですか?

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