⑧ DL応用②強化・生成・転移・解釈・軽量化

G検定819

問題

拡散モデルの逆拡散過程で「ノイズを予測する」とは具体的に何を求めているか。

A画像の中に隠された文字
B1つ前のステップで加えられたはずのノイズの成分✓ 正解
C画像の将来の価格
D画像の撮影場所

正解

B1つ前のステップで加えられたはずのノイズの成分

解説

現在の状態からノイズ分を差し引くためにそのノイズそのものをネットワークが推論します。

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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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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