G検定~模擬試験②~

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?

2. 
特許法における「専用実施権」とは何ですか?

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?

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?

5. 
特許法における「進歩性」とは何ですか?

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?

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?

8. 
Swish関数が特に役立つとされる状況はどれですか?

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?

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。

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?

12. 
フレームの「スロット」とは何を意味するか?

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?

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?

15. 
強化学習における「方策勾配法(Policy Gradient Method)」とは何ですか?

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?

17. 
「Actor-Critic」アーキテクチャにおけるActorの役割は何ですか?

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?

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?

20. 
「交差検証(Cross Validation)」の主な目的はどれですか?

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?

22. 
AIにおける「敵対的攻撃(Adversarial Attack)」とは何を指しますか?

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?

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。

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?

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?

27. 
「割引率(Discount Factor)」が強化学習で果たす役割は何ですか?

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?

29. 
「Curiosity-driven Exploration」は、どのような場合に強化学習で役立ちますか?

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?

31. 
機械学習における「バギング」とは何か?

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。

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?

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?

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?

36. 
最大プーリング(Max Pooling)の動作は次のどれですか?

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。

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?

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?

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?

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?

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?

43. 
AIシステムの「ロバストネス」とは何ですか?

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?

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?

46. 
プーリング層を使用する主な理由は次のどれですか?

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?

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。

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?

50. 
ELU(Exponential Linear Unit)の特徴として適切なのはどれですか?

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?

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?

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?

54. 
グループ正規化(Group Normalization)の利点は何ですか?

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?

56. 
深層強化学習における「環境」とは何を指しますか?

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?

58. 
AIシステムにおける「ゼロデイ攻撃」とは何ですか?

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?

60. 
次のうち「回帰問題」に適したアルゴリズムはどれか?

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?

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?

63. 
ニューラルネットワークにおける「エポック」とは何か?

64. 
機械学習において「教師あり学習」とは何か?

65. 
ストライドとは何ですか?

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?

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?

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?

69. 
「強化学習における状態(State)」とは何を表しますか?

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。

71. 
強化学習において「Q-learning」の目的は何か?

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?

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?

74. 
「勾配ブースティング」の特徴はどれか?

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?

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?

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?

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?

79. 
ドロップアウト層と正規化層の違いは何ですか?

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?

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?

82. 
WaveNetが音声処理で使用される理由は何ですか?

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?

84. 
エキスパートシステムの要素でないものはどれか?

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?

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?

87. 
エキスパートシステムにおける「メタ知識」とは何か?

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?

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?

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?

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?

92. 
ReLUを使用する利点として適切なのはどれですか?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

105. 
強化学習の「経験再生(Experience Replay)」の目的は何ですか?

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?

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?

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?

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。

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?

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?

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。

113. 
Swish関数をReLUの代わりに使用する利点は何ですか?

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?

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?

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?

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?

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?

119. 
特許協力条約(PCT)に基づく国際出願の利点は何ですか?

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?

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。

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?

123. 
特許法における「発明」とは何ですか?

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?

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?

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?

127. 
ReLU関数の一般的な問題点は何ですか?

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。

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。

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?

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?

132. 
シグモイド関数の主な欠点は何ですか?

133. 
Deep Residual Networks(ResNet)におけるReLUの役割は何ですか?

134. 
AIシステムにおける「バックドア攻撃」とは何ですか?

135. 
機械学習における「ハイパーパラメータ」とは何か?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

150. 
次のうち、「教師なし学習」の手法はどれか?

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?

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?

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?

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。

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?

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?

157. 
「tanh」関数の出力範囲はどれですか?

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?

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?

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?

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