ケンテイラボ

③ 活用・最新技術

生成AIパスポート123

問題

テキスト生成AIを構成する技術であるNLPとは何の略称か。

ANatural Learning Program
BNatural Language Processing✓ 正解
CNeural Language Pattern
DNetwork Logic Process

正解

BNatural Language Processing

解説

自然言語処理と呼ばれるコンピュータが人間の言葉の複雑さや曖昧さを扱いながら理解する技術です。

分野解説:③ 活用・最新技術

RAG(検索拡張生成)・エージェント・マルチモーダル・ファインチューニング・プロンプトエンジニアリングなど、生成AIを実務で活用するための技術と、最新トレンドを学ぶ分野です。各分野での具体的な活用事例(カスタマーサポート・コード生成・要約・翻訳など)や、AI導入時のROI評価の考え方も問われます。技術の進歩が早いので最新動向のキャッチアップが必要です。

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 →
← 第122124問 →

同じ分野の関連問題

122自然言語処理と機械学習を利用して文章やテキストデータを自動的に生成するAIモデルを何というか。124いわゆるLLMと呼ばれるものの代表例でありOpenAIが提供する有名なモデルはどれか。125テキスト生成AIを利用するメリットとして不適切なものはどれか。126テキスト生成AIが既存の文章や記事に付加情報を加えたり新たな視点を提供したりするメリットを何というか...

生成AIパスポートについて

AIリテラシーを証明する時代の資格

主催一般社団法人生成AI活用普及協会(GUGA)
出題形式CBT方式・60問(4択)
試験時間60分
受験料11,000円(税込)
合格基準正答率70%以上(42問以上)
難易度★★☆☆☆(比較的やさしい)
試験詳細を見る →

生成AIパスポートの関連記事

生成AIパスポートの勉強法・合格のコツ【完全ガイド】

生成AIパスポートに合格するための勉強法を解説。AI基礎・リスク・法律・プロンプト設計など6分野の攻略ポイントをまとめました。

生成AIパスポートの難易度・合格率は?独学で合格できる?

生成AIパスポートの難易度・合格率・勉強時間の目安を解説。IT未経験でも独学で合格できるレベルですが、リスク・法律分野の対策が合否を分けます。

生成AIパスポート 2025年改定シラバスの変更点とポイント【最新対応】

生成AIパスポートの2025年シラバス改定の主要変更点を整理。新規追加項目・出題傾向の変化・対策ポイントを解説します。

← 問題一覧へ戻る