② 数学：関数・微分・ベクトル
AI実装検定B級 第66問
問題
ベクトル(1, 2) と ベクトル(3, 4, 5) の足し算において、計算ができない理由はどれか。
正解
D：次元（形）が異なる
解説
ベクトルの和や差は同じ次元（形）でないと計算できない。
分野解説：② 数学：関数・微分・ベクトル
機械学習の基礎となる数学のうち、関数・微分・ベクトルを扱う分野です（35問収録）。1次関数や指数関数（e^x）・対数関数の微分、多項式の微分公式、定数の微分、偏微分、合成関数に使う連鎖律といった微分計算が中心です。あわせてベクトルの和・差・実数倍・内積、内積が0のときの直交関係、L1ノルム・L2ノルムと過学習を抑えるL1正則化（LASSO）も問われます。計算問題が多いため、公式を暗記するだけでなく実際に手を動かして解く練習が得点に直結します。
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 | 選択式（試験形式・時間の詳細は公式サイトで要確認） |
| 試験時間 | 公式サイトで要確認 |
| 受験料 | 受験料は改定されるため公式サイトで要確認 |
| 合格基準 | 合格基準は変動しうるため公式サイトで要確認 |
| 難易度 | ★★★☆☆ |
AI実装検定B級の関連記事
AI実装検定B級の勉強法・合格のコツ【完全ガイド】
AI実装検定B級に合格するための勉強法を徹底解説。AI基礎・数学（微分/ベクトル/行列/確率）・Python・NumPy・pandas・可視化・scikit-learnの8分野の出題傾向、288問の分野別内訳、3パターンの学習スケジュール、つまずきやすいポイント、ケンテイラボでの演習方法までまとめました。
AI実装検定B級の難易度・出題傾向は？勉強時間の目安を徹底分析
AI実装検定B級の難易度・出題傾向・勉強時間の目安を徹底解説。AI基礎・数学・Python・NumPy・pandas・可視化・scikit-learnの8分野の傾向、難易度を構成する要素、受験者層、得点を伸ばす5つのコツ、つまずきやすいポイント、他のAI・データ系資格との比較までまとめました。
AI実装検定B級 AI・機械学習の用語＆関数早見表チートシート
AI実装検定B級で頻出のAI用語・数学の公式・Python/NumPy/pandas/scikit-learnの関数を一気に整理。ニューラルネットワークの用語、微分公式やノルム、似た関数の区別、機械学習アルゴリズムの考え方まで、直前チェックに使える早見表をコンパクトにまとめました。