ケンテイラボ

① AI基礎

生成AIパスポート29

問題

1つの問題で学習したモデルの知識を別の問題へ適用する手法を何というか。

A強化学習
B教師なし学習
C転移学習✓ 正解
Dルールベース

正解

C転移学習

解説

学習内容を応用することで別のプログラムを作る際などに役立つ手法です。

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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28中間層においてランダムに一部の人工ニューロンを無効化することで過学習を避ける手法はどれか。30レベル1のAIの特徴として正しいものはどれか。27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。31レベル1のAIの代表例はどれか。

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)
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