① AI基礎
生成AIパスポート 第27問
問題
モデルの複雑さを制限しパラメータの量を調整することで過学習に対処する手法はどれか。
A正則化✓ 正解
Bクラスタリング
Cアーリーストッピング
D強化学習
正解
A：正則化
解説
正則化はパラメータを制限し適切な量の情報を学習するように調整します。
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） |
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