② 探索・推論・知識表現
G検定 第130問
問題
αβ法で枝刈りを行った結果得られる最善手はMini-Max法と比べてどうなるか。
A論理的に無駄を省いているだけで選ばれる結果は全く同じになる✓ 正解
B探索を省くため精度が落ちる
Cランダムに異なる手が選ばれる
DMini-Max法よりも必ず強い手が選ばれる
正解
A：論理的に無駄を省いているだけで選ばれる結果は全く同じになる
解説
結果に影響しない無駄な計算を省くだけなので導き出される最善手は変わりません。
分野解説：② 探索・推論・知識表現
ディープラーニング以前のAI技術である探索・推論・知識表現を学ぶ分野です。幅優先・深さ優先探索やゲーム木、Mini-Max法などの探索手法、知識を記述するための意味ネットワークやエキスパートシステム、オントロジーが中心テーマになります。各手法の仕組みと限界を理解することが重要で、なぜ知識の記述が難しいのか（知識獲得のボトルネック等）が問われやすい点に注意しましょう。用語が多いので整理して覚えると効果的です。
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G検定について
AI・ディープラーニングを事業に活かす力を証明
| 主催 | 一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA） |
|---|---|
| 出題形式 | 知識問題（多肢選択式）160問程度 |
| 試験時間 | オンライン試験100分・会場試験120分 |
| 受験料 | 13,200円（税込）※学生5,500円 |
| 合格基準 | 合格基準は公表されていない |
| 難易度 | ★★★☆☆（標準） |
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