⑦ DL応用①画像・音声・自然言語

G検定668

問題

2018年に発表されたBERT Largeが持っていたパラメータ数はおよそどれくらいの規模か。

A約3万
B約300万
C約3億✓ 正解
D約3兆

正解

C約3億

解説

約3億パラメータという規模であり当時の基準では非常に巨大なモデルでした。

分野解説:⑦ DL応用①画像・音声・自然言語

ディープラーニングの代表的な応用領域である画像・音声・自然言語処理を学ぶ分野です。画像認識・物体検出・セグメンテーションの代表モデル、音声認識の仕組み、自然言語処理におけるword2vecやTransformer、BERTなどが問われます。各タスクで使われる代表的な技術やモデル名と、その特徴を結びつけて覚えることが重要です。技術の進化が速い領域のため、有名なモデルの位置づけを押さえると理解が深まります。

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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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