① AI基礎
生成AIパスポート 第16問
問題
少量の正解データと大量のラベルのないデータを用いて効率的に学習する手法はどれか。
A半教師あり学習✓ 正解
B教師なし学習
C教師あり学習
D次元削減
正解
A:半教師あり学習
解説
半教師あり学習は教師あり学習と教師なし学習を組み合わせた手法です。
分野解説:① AI基礎
AI(人工知能)の歴史・定義・分類を学ぶ分野です。第一次AIブーム(推論・探索)、第二次(エキスパートシステム)、第三次(機械学習・ディープラーニング)の流れと、強いAI/弱いAI、特化型AI/汎用AIといった分類を押さえます。AGI(汎用人工知能)やシンギュラリティといった概念、機械学習・深層学習・ニューラルネットワークの基本用語も頻出。生成AIの位置づけを理解する土台となる重要分野です。
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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) |