② 探索・推論・知識表現
G検定 第136問
問題
ゲームの終局までランダムに手を打ち続けその勝率で局面を評価する手法を何と呼ぶか。
AMini-Max法
Bαβ法
Cモンテカルロ法✓ 正解
DSTRIPS法
正解
C：モンテカルロ法
解説
シミュレーションによって勝率を割り出し最も勝算の高い手を選択する手法です。
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 | オンライン実施・多肢選択式・約200問 |
| 試験時間 | 120分程度（実施回により変動するため公式サイトで要確認） |
| 受験料 | 13,200円（税込）程度（割引制度あり。年度により変動するため公式サイトで要確認） |
| 合格基準 | 合格ラインは非公表（おおむね正答率6〜7割が目安と言われる） |
| 難易度 | ★★★☆☆（標準） |
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