AI実装検定B級　① AI基礎

AIの歴史と基本概念を扱う土台分野です（35問収録）。自然知能と人工知能、強いAI・弱いAI、ダートマス会議や3度のAIブーム、シンギュラリティといった流れに加え、教師あり・教師なし・強化学習の分類、過学習と汎化性能、標本化・量子化などの前処理が頻出です。さらにニューロンを模したニューラルネットワークの構造（入力層・中間層・出力層）、重み・バイアス・順伝播、誤差逆伝播法まで押さえます。以降のPythonや機械学習分野を理解する前提となる用語が多いので、まずここを固めましょう。

この分野の問題35問を、選択肢・正解・解説つきで掲載しています。まず自分で解答を考えてから「正解と解説を見る」を開いて答え合わせをしてください。

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第1問人間が自然に生み出した知能を何というか？

A自然知能
B人工知能
C汎用型AI
D特化型AI

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正解：A．自然知能

人間が自然に生み出した知能を自然知能という。

AI実装検定B級 ① AI基礎

第1問人間が自然に生み出した知能を何というか？

第2問人間のように高度な知能を持ったロボット等に代表される、まだ実現していないAIを何というか？

第3問チェス、囲碁、将棋のゲームAIのように一つの分野に特化したAIを何というか？

第4問AIにおいて最初の大きなイベントであるダートマス会議が開催されたのは何年か？

第5問第1次AIブームで主に研究された内容は何か？

第6問第2次AIブームのきっかけとなったシステムは何か？

第7問第3次AIブームのきっかけとなった技術は何か？

第8問2045年にAIが完全に人間を凌駕する技術的特異点を何というか？

第9問コンピュータ自身に特徴を見つけさせる学習手法はどれか？

第10問ディープラーニングの特徴として正しいものはどれか？

第11問教師あり学習の分類として適切な組み合わせはどれか？

第12問正解がわからないデータに規則性を見つけてグループ分けする方法を何というか？

第13問機械学習の分類の一つで、報酬が最も高くなる方法を学習していく仕組みを何というか？

第14問未知のデータに対して高い精度とならない偏った学習を何というか？

第15問未知のデータに対する推論の精度のことを何というか？

第16問連続的なアナログ信号から一定の間隔で値を取り出してデジタル化する処理を何というか？

第17問画像の連続的な明るさ（アナログ値）を、有限段階の離散的な数値に変換することを何というか？

第18問MNISTデータセットに含まれる手書き数字のクラス数はいくつか？

第19問MNISTの画像サイズ（縦×横）は何ピクセルか？

第20問モノクロ画像（8ビットグレースケール）において、白を何の値で表すのが一般的か？

第21問カラー画像はRGBの3層構造であるが、赤色（R）は通常何層目か？

第22問画像認識コンペILSVRCで、2012年にディープニューラルネットワークを使って圧勝したモデルは何か？

第23問ILSVRCのコンペにおいて、人間が画像認識をする場合のエラー率はおよそいくつか？

第24問ニューラルネットワークが模倣している、脳の神経細胞を何というか？

第25問ニューラルネットワークにおいて、値やデータが入力される層を何というか？

第26問中間層が深く、さらに工夫を施したものを何というか？

第27問ニューラルネットワークにおいて、入力の重要度や影響度を表し値を調整する役割を持つものを何というか？

第28問入力された情報が出力層に向かって順々に処理される処理を何というか？

第29問ニューラルネットワークで精度を向上させる値として、xとwの積の計算結果に加算されるものを何というか？

第30問出力値と正解値（目標値）とのズレを何というか？

第31問誤差関数の一つで、出力値と目標値との差を二乗して平均をとったものを何というか？

第32問出力結果が不正解の場合、その誤差を出力側から入力側に伝えて重みを調整する手法を何というか？

第33問ニューラルネットワークで、重みを w_ij（i番目の入力からj番目の出力への重み）と表す規約のとき、w12 の「2」は何を表すか？

第34問誤差逆伝播法において、複雑な微分を解くために用いられる数学のルールは何か？

第35問ディープニューラルネットワークでの学習を何というか？

AI実装検定B級　① AI基礎