1.
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？
2.
次のうち、ディープラーニングの「サポートベクターマシン（SVM）」とは異なる特徴を持つアルゴリズムはどれか？
3.
GAN（生成対向ネットワーク）の学習中に、識別器（Discriminator）が過剰に強くなった場合、どのような問題が発生しますか？
4.
「RNN（リカレントニューラルネットワーク）」の特徴はどれか？
5.
ディープラーニングモデルの学習において、学習率（Learning Rate）の設定が重要である理由として最も適切なものはどれですか？
7.
ディープラーニングでの「事前学習モデル（Pre-trained Model）」の利用は、どのような状況で有効か？
8.
ディープラーニングモデルで「エポック数」を増やしすぎた場合、一般的に考えられる問題はどれですか？
9.
ディープラーニングにおいて「ハイパーパラメータチューニング」が必要な理由として最も適切なものはどれですか？
10.
ディープラーニングのモデルにおいて「エポック」とは何か？
12.
ディープラーニングで使用される「ソフトマックス関数」の主な用途は何か？
13.
ディープラーニングで使用される「ReLU（Rectified Linear Unit）」の特徴はどれか？
14.
ディープラーニングにおける「ユニット（ノード）」の役割はどれか？
15.
ディープラーニングにおける「ハイパーパラメータ」とは何か？
16.
「ResNet（Residual Network）」の主な特徴はどれか？
17.
「セマンティックセグメンテーション」の目的は何か？
18.
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？
19.
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？
20.
ディープラーニングにおける「オートエンコーダー（Autoencoder）」の目的はどれか？
21.
「GAN（敵対的生成ネットワーク）」における「生成ネットワーク（Generator）」の役割は何か？
22.
ディープラーニングでよく使われる「バックプロパゲーション（逆伝播）」の役割はどれか？
23.
「Transformerモデル」で使用される「位置エンコーディング（Positional Encoding）」の主な役割はどれですか？
24.
ディープラーニングにおいて、画像データの前処理として「正規化」を行う主な目的はどれですか？
25.
ディープラーニングにおける「勾配消失問題」とは何か？
26.
「ドロップアウト」はディープラーニングでどのような役割を果たすか？
