ケンテイラボ

⑧ DL応用②強化・生成・転移・解釈・軽量化

G検定788

問題

2020年にDeepMind社が発表しアミノ酸配列からタンパク質の3次元構造を高い精度で予測したモデルはどれか。

AAlphaGo
BAlphaFold2✓ 正解
CAlphaStar
DAlphaGeometry

正解

BAlphaFold2

解説

生物学の難問であるタンパク質折り畳み問題を解決に導いた画期的なAIです。

分野解説:⑧ DL応用②強化・生成・転移・解釈・軽量化

ディープラーニングの発展的な応用技術を学ぶ分野です。強化学習(Q学習・DQN・AlphaGo等)、生成モデル(GAN・VAE・拡散モデル)、転移学習やファインチューニング、モデルの解釈性(説明可能なAI)、エッジ向けの軽量化技術などが幅広く問われます。それぞれの技術が「何を目的としているか」を整理することが攻略の鍵です。生成AIなど最新トピックも含まれるため、概念と代表手法をセットで押さえておきましょう。

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787グラフ構造における「エッジ」が表すものとして適切な例はどれか。789AlphaFold2の内部で採用されている単語間の関係を捉える技術を応用したアーキテクチャはどれか。786グラフ構造における「ノード」が表すものとして適切な例はどれか。790Googleが開発した幾何学のオリンピックレベルの問題を解くことができる数学特化型のAIはどれか。

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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