① AI基礎
AI実装検定B級 第10問
問題
ディープラーニングの特徴として正しいものはどれか？
A説明が容易である
B多くのデータを必要とする✓ 正解
C必要データ量が少ない
D学習時間が短い
正解
B：多くのデータを必要とする
解説
ディープラーニングは多くのデータが必要で時間がかかるが、どのような学習が行われたのか説明が困難な場合が多い。
分野解説：① AI基礎
AIの歴史と基本概念を扱う土台分野です（35問収録）。自然知能と人工知能、強いAI・弱いAI、ダートマス会議や3度のAIブーム、シンギュラリティといった流れに加え、教師あり・教師なし・強化学習の分類、過学習と汎化性能、標本化・量子化などの前処理が頻出です。さらにニューロンを模したニューラルネットワークの構造（入力層・中間層・出力層）、重み・バイアス・順伝播、誤差逆伝播法まで押さえます。以降のPythonや機械学習分野を理解する前提となる用語が多いので、まずここを固めましょう。
この分野の問題をすべて見る →本番形式で問題を解いてみよう
クイズモードで挑戦 →同じ分野の関連問題
AI実装検定B級について
AI実装の基礎を固める入門〜中級検定
| 主催 | AI実装検定実行委員会 |
|---|---|
| 出題形式 | 選択問題（四肢択一）30題 |
| 試験時間 | 40分 |
| 受験料 | 9,900円（税込）※学割5,500円 |
| 合格基準 | 70%以上 |
| 難易度 | ★★★☆☆ |
AI実装検定B級の関連記事
NumPyとpandasで差がつくAI実装検定B級の学習計画
数学71問とPython・NumPy・pandas114問だけで収録の6割超を占める。この配分から8分野の優先順位を組み立て、写経で実行結果を確かめる進め方と公式確認が要る項目を示す。
AI実装検定B級は数学とコード、どちらで落ちるか
収録288問はPython・数学・機械学習・ディープラーニングの基礎へ均等に散り、どれか一つを空けたまま本番へ向かうと総崩れになる。積み上げの順番と他のAI系検定との距離を扱う記事。
微分・ノルムからscikit-learnまで AI実装検定B級の早見表
fillnaとffill、内積とノルム。名前が近くて取り違えやすい関数と公式を対比で並べ、scikit-learnは「準備→fit→predict」という共通手順を軸に据えた、直前に見返すための一枚。