① AI入門と歴史
81問AIとは何か、その歩みを学ぶ導入分野です。人工知能の定義や強いAI・弱いAI、過去3度のAIブームの流れ、トイプロブレムやフレーム問題などAI研究が直面してきた課題が問われます。各ブームで何が実現し、なぜ冬の時代を迎えたのかという歴史の流れを押さえることが、後続分野の理解の土台になります。代表的な研究者や用語が頻出のため、時系列とキーワードを結びつけて覚えるのが学習のコツです。
第1問人工知能という言葉が初めて使われた1956年の会議は何と呼ばれるか。第2問専門家の間で人工知能の定義は現在どのように扱われているか。第3問ChatGPTなどが該当する特定のタスクを実行するために設計されたAIを何と呼ぶか。第4問人間と同等かそれ以上の知能を持ち自律的に思考し学ぶことができるAIを何というか。第5問エアコンの温度調整などあらかじめ決められた振る舞いをするものはAIのどのレベルに分類されるか。第6問探索や推論を用いて複雑な振る舞いをする掃除ロボットはAIのどのレベルに分類されるか。第7問検索エンジンなどサンプルデータをもとに学習する仕組みを取り入れたAIのレベルはどれか。第8問ディープラーニングを取り入れたレベル4のAIの最大の特徴はどれか。第9問画像認識や音声認識などで重要となる特徴量を自動的に学習する技術はどれか。第10問AIの分類において機械学習を取り入れた人工知能と呼ばれるのはどのレベルか。第11問AIで新しいことが実現されるとそれは知能ではないとみなされる現象を何というか。第12問人工知能とロボットの違いについて正しい説明はどれか。第13問1946年にアメリカのペンシルバニア大学で開発された世界初の汎用電子式コンピュータは何か。第14問人工知能という言葉が初めて使われたダートマス会議はENIAC誕生から何年後か。第15問人工知能という言葉を初めて使った著名な研究者は誰か。第16問ダートマス会議に参加した著名人として適切でない人物は誰か。第17問世界初の人工知能プログラムといわれるロジック・セオリストを開発したのは誰か。第18問1950年代後半から1960年代にかけての第1次AIブームで主流となった研究はどれか。第19問第1次AIブームが急速に冷え込み冬の時代を迎えた主な原因は何か。第20問専門知識を大量にデータベースに蓄積して構築されたシステムが全盛を迎えたのはいつか。第21問1980年代に日本で政府によって推進された大型プロジェクトの名称は何か。第22問2010年代から始まった第3次AIブームを牽引している主要な技術はどれか。第23問2016年に世界トップレベルのプロ棋士に圧倒的な勝利を収めたAIの名称は何か。第24問2022年に公開され生成AIのブームの火付け役となった対話型サービスは何か。第25問大規模言語モデルと呼ばれる技術の略称として正しいものはどれか。第26問ディープラーニングという名称のもとになった学習方法の特徴はどれか。第27問人工知能が人間を超えることで生じる劇的な変化を懸念する言葉は何か。第28問現実世界の問題を簡略化しコンピュータで扱えるようにした問題を何と呼ぶか。第29問1969年にジョン・マッカーシーとパトリック・ヘイズが提唱した難問は何か。第30問フレーム問題が意味する内容として最も適切なものはどれか。第31問洞窟からバッテリーを取り出すロボットの例え話は何の問題を説明したものか。第32問ロボット1号がバッテリーと一緒に爆弾も持ち出してしまったのはなぜか。第33問自分の行動の結果何が起きるかを全て考慮しようとして動けなくなったロボットは何号か。第34問目的と無関係なことを仕分ける計算に没頭して動けなくなったロボットは何号か。第35問フレーム問題について人間と現在の人工知能を比較した記述で正しいものはどれか。第36問機械が知能を持っているかどうかを判定する方法として1950年に提唱されたのは何か。第37問チューリングテストにおいて判定者はどのような状況で対話を行うか。第38問1966年にジョセフ・ワイゼンバウムによって開発された最初の対話プログラムは何か。第39問ELIZAはどのような人物の役割を演じるように作られていたソフトウェアか。第40問チューリングテストに着想を得た会話ソフトウェアのコンテストとして知られるものは何か。第41問強いAIと弱いAIという区分を1980年に提示したアメリカの哲学者は誰か。第42問人間の心や脳の働きを情報処理とみなしコンピュータで本当の心を実現できるとする立場はどれか。第43問コンピュータは人間の心を持つ必要はなく有用な道具であればよいとする立場はどれか。第44問ジョン・サールが強いAIの実現可能性を否定するために提唱した思考実験は何か。第45問中国語の部屋の思考実験において部屋の中にいる人物は中国語を理解しているか。第46問物理学者のロジャー・ペンローズは意識の発生に何が絡んでいると主張して強いAIを否定したか。第47問1990年に認知科学者のスティーブン・ハルナッドによって議論された問題は何か。第48問コンピュータの中の記号と現実世界の実例がいかにして結び付くかという問題を何と呼ぶか。第49問コンピュータにとってシマウマという記号はどのように認識されているか。第50問シンボルグラウンディング問題とフレーム問題についての記述で正しいものはどれか。第51問特定のタスクに特化した人工知能分野において現在主流となっている手法は何か。第52問汎用人工知能の特徴として最も当てはまるものはどれか。第53問従来の技術では人間レベルの能力を実現するのが難しかったが飛躍的に進歩した分野はどれか。第54問レベル2のAIである古典的な人工知能の特徴として正しいものはどれか。第55問AI効果によって人々の人工知能に対する評価はどのように変化しがちか。第56問物理的な身体を持ち目に見えるものを対象とする研究分野は何か。第57問第2次AIブームのエキスパートシステムが直面した最大の課題はどれか。第58問第2次AIブームを牽引したエキスパートシステムはどのような知識を活用したか。第59問生成AIが活躍する分野として画像や文章の他に挙げられているものは何か。第60問トイ・プロブレムを解くことの限界が明らかになったのはいつ頃か。第61問トイ・プロブレムが研究において全く無価値ではない理由として考えられるものはどれか。第62問フレーム問題におけるロボットの思考実験で設定された状況はどれか。第63問ロボット2号が爆弾を回避できなかった理由は何か。第64問アラン・チューリングはいつ頃までにコンピュータが人間と誤認される確率が30%になると予想したか。第65問ジョン・サールはチューリングテストに合格するコンピュータについてどのように主張したか。第66問強いAIの立場からするとプログラムは人間の認知のどのような役割を果たすか。第67問シマウマを一度も見たことがないシステムにシマウマの画像を見せた場合どうなるか。第68問知能が成立するためには身体が不可欠であるという考え方を何と呼ぶか。第69問コップという概念を本当の意味で理解するために必要な要素としてテキストで挙げられているものはどれか。第70問人間は膨大で複合的な感覚情報を処理し「シマ」や「ウマ」などの記号と対応付けているがこの過程に関係する用語はどれか。第71問人工知能が始まって以来研究が続いている機械翻訳において1970年代後半に主流であった仕組みはどれか。第72問1990年代以降に主流となり性能は飛躍的に向上したもののまだ実用レベルには達していなかった機械翻訳の仕組みはどれか。第73問統計的機械翻訳が実用レベルに達しなかった最大の理由はどれか。第74問「He saw a woman in the garden with a telescope.」という英文の翻訳において...第75問人間が持っている一般的な常識などの知識をコンピュータに獲得させることの極めて高い難易度を指す言葉は何か。第76問機械翻訳において人間が望遠鏡を持っているのは男性の方が多いと判断するような知識をコンピュータに教える場合の問題点は何か。第77問2010年頃から登場したディープラーニングを応用した機械翻訳の名称は何か。第78問2016年11月にニューラル機械翻訳の技術を発表し機械翻訳の品質向上で大きな話題となった企業はどこか。第79問2018年以降に登場した人間レベルの自然な文章を生成できる能力を持つ技術の総称は何か。第80問大規模言語モデルがニューラル機械翻訳と異なる特徴として本文で挙げられているものはどれか。第81問翻訳分野におけるディープラーニングの利用によって乗り越えられつつあると期待されているものは何か。
② 探索・推論・知識表現
120問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。
第82問第1次AIブームで中心的な役割を果たした研究分野はどれか。第83問コンピュータで迷路を解くために処理できる形式に変換した木のような構造を何と呼ぶか。第84問探索木において迷路の起点は通常どのような記号で表されるか。第85問探索木において迷路のゴールを示す記号はどれか。第86問探索木における分岐点や行き止まりを示す丸い枠で囲まれた部分を何と呼ぶか。第87問コンピュータが迷路を解く際に行う最も基本的な作業の考え方は何か。第88問探索木において出発点に近いノードから順に検索していく探索手法を何と呼ぶか。第89問幅優先探索のメリットとして正しいものはどれか。第90問幅優先探索のデメリットとして適切なものはどれか。第91問あるノードから行けるところまで深く進み行き止まりになると手前に戻る探索手法は何か。第92問深さ優先探索のメリットとして正しいものはどれか。第93問深さ優先探索のデメリットとして適切なものはどれか。第94問運が良ければいち早く解が見つかるが運が悪ければ時間がかかる探索手法はどれか。第95問幅優先探索と深さ優先探索のどちらにも共通する特徴はどれか。第96問複数の円盤を大きさの順に別のポールに移動させるパズルを何と呼ぶか。第97問ハノイの塔のルールとして正しいものはどれか。第98問ハノイの塔をコンピュータに解かせるための最初のステップは何か。第99問円盤が3つあるハノイの塔の特定の状態を表現する場合に必要な情報の形はどれか。第100問ロボットの行動計画を探索を利用して作成する技術を一般に何と呼ぶか。第101問プランニングにおいて目標とする状態に至る行動計画を記述する代表的な手法はどれか。第102問STRIPS手法において行動を起こすために満たされている必要がある状態を何と呼ぶか。第103問ロボットがゴミを掃除する例において「ロボットがRoom1にいる状態」はSTRIPSのどの要素に該当するか。第104問プランニング技術においてある状態から別の状態への遷移を表すものはどれか。第105問STRIPS手法を開発したスタンフォード研究所の略称はどれか。第106問1968年から1970年にかけてテリー・ウィノグラードによって開発されたシステムは何か。第107問SHRDLUはどのような限定された世界の中で動作するシステムか。第108問SHRDLUの特徴として正しいものはどれか。第109問限定された世界での概念のやり取りに成功したSHRDLUの成果はその後どのようなプロジェクトに引き継がれたか。第110問SHRDLUの開発者であるウィノグラードはその後どのような研究分野に移ったか。第111問ボードゲームのオセロにおいて可能な局面数は約10の何乗通りと言われているか。第112問ボードゲームのチェスにおいて可能な局面数は約10の何乗通りと言われているか。第113問ボードゲームの将棋において可能な局面数は約10の何乗通りと言われているか。第114問ボードゲームの囲碁において可能な局面数は約10の何乗通りと言われているか。第115問観測可能な宇宙全体の水素原子の数とされるのは約10の何乗個か。第116問ボードゲームを単純な探索木ですべて調べようとすると発生する問題はどれか。第117問探索を効率よく行うために取り入れられるコストの概念の説明として適切なものはどれか。第118問ゲームの盤面状態が自分にとって有利か不利かを示す数値を何と呼ぶか。第119問探索において経験的な知識を利用して無駄な探索を省く方法を何と呼ぶか。第120問ヒューリスティックという言葉の本来の意味に最も近いものはどれか。第121問ボードゲームの探索木が迷路と決定的に異なる点は何か。第122問相手が自分にとって不利な手を打つことを前提に戦略を立てる手法を何と呼ぶか。第123問Mini-Max法における自分の番の行動原理はどれか。第124問Mini-Max法における相手の番の行動原理として仮定されているものはどれか。第125問Mini-Max法においてゲームのスコアを計算し始める手順はどれか。第126問Mini-Max法を改良し探索する必要のないノードを計算から除外する手法を何と呼ぶか。第127問αβ法において自分の番でこれ以上の探索が無意味と判断して枝を切り落とす行為を何と呼ぶか。第128問αβ法において相手の番でこれ以上の探索が無意味と判断して枝を切り落とす行為を何と呼ぶか。第129問探索を打ち切ることでαβ法が得られる最大のメリットは何か。第130問αβ法で枝刈りを行った結果得られる最善手はMini-Max法と比べてどうなるか。第131問すでに発見した自分の番での最も大きな評価値をαβ法では何と呼ぶか。第132問すでに発見した相手の番での最も小さな評価値をαβ法では何と呼ぶか。第133問2016年に世界トップレベルのプロ棋士に勝利した人工知能の囲碁プログラムはどれか。第134問将棋の第2回電王戦に登場し670台のコンピュータを接続したシステムは何か。第135問GPS将棋は1秒間に約何手先を読むことができたと言われているか。第136問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。第137問モンテカルロ法においてゲームを完全に終局させるシミュレーションのことを何と呼ぶか。第138問モンテカルロ法が特に有効とされ劇的な進歩をもたらしたボードゲームはどれか。第139問モンテカルロ法が登場するまで囲碁において人工知能が人間に勝てなかった最大の理由は何か。第140問盤面が狭い9×9の囲碁においてコンピュータは人間のプロ棋士と比べてどのようなレベルに達していたか。第141問AlphaGoが世界トップのプロ棋士に勝利できた要因として画期的だった技術はどれか。第142問囲碁においてすべてを網羅的に探索する力任せの力技を何と呼ぶか。第143問ディープラーニングを活用したAlphaGoの開発元である企業はどこか。第144問知能がなくても知性があるように感じてしまう人間の心理を何と呼ぶか。第145問特定のルールに沿って会話を処理するだけで会話の内容を理解していないプログラムを何と呼ぶか。第146問1964年から1966年にかけて開発された人工無脳の元祖と呼ばれるプログラムは何か。第147問ELIZAを開発した人物は誰か。第148問ELIZAはどのような役割を演じるようにプログラムされていたか。第149問ELIZAはどのような仕組みで自然な対話を実現していたか。第150問ELIZAの対話において本物の知能がないことの証明となる事実はどれか。第151問ELIZAのような単純なルールに基づくプログラムに対して人間が抱いてしまう錯覚はどのようなものか。第152問ある専門分野の知識を取り込みその分野の専門家のように振る舞うプログラムを何と呼ぶか。第153問1970年代にスタンフォード大学で開発された血液中のバクテリア診断支援システムは何か。第154問MYCINの診断精度に関する記述として正しいものはどれか。第155問1960年代にエドワード・ファイゲンバウムらによって開発された未知の有機化合物を特定するシステムはどれか。第156問ファイゲンバウムが1977年に提唱したエキスパートシステムを重視する考え方を何と呼ぶか。第157問エキスパートシステムの開発において大きな壁となった知識獲得のボトルネックとはどのような問題か。第158問知識獲得のボトルネックを解消するために行われた工夫はどれか。第159問「概念」をラベルの付いたノードで表し概念間の関係を矢印で結んだネットワークを何というか。第160問意味ネットワークはもともとどのような分野のモデルとして考案されたものか。第161問意味ネットワークにおいて「is-a」の関係が表すものとして最も適切な説明はどれか。第162問意味ネットワークにおける属性の引き継ぎについて正しい記述はどれか。第163問意味ネットワークにおいて「part-of」の関係が表すものはどれか。第164問意味ネットワークが知識表現の方法論として優れている点は何か。第165問「AはBである」「BはCである」ならば「AはCである」が自動的に成立する性質を何と呼ぶか。第166問「part-of」の関係における推移律の扱いについて正しいものはどれか。第167問「part-of」の関係で推移律が成り立たない例としてテキストで挙げられているものはどれか。第168問哲学用語で存在論を意味し人工知能の分野では概念体系を記述するための方法論を指す言葉は何か。第169問人工知能研究者のトム・グルーバーによるオントロジーの定義はどれか。第170問人工知能におけるオントロジーの主な目的は何か。第171問人間の持つ膨大な一般常識をコンピュータに取り込もうとする巨大なプロジェクトは何か。第172問Cycプロジェクトを1984年からスタートさせた研究者は誰か。第173問Cycプロジェクトにおいて入力される一般常識の記述例として適切なものはどれか。第174問Cycプロジェクトが直面している最大の困難は何か。第175問オントロジーにおいて特定の領域の言葉の定義や関連性を定義したものを何と例えているか。第176問オントロジーの研究が進んだ結果コンピュータに概念を操作させる上で重要だと分かったことは何か。第177問構成要素や意味的関係の正当性について哲学的な深い考察が必要なオントロジーを何と呼ぶか。第178問ヘビーウェイトオントロジーの特徴として正しい記述はどれか。第179問効率を重視しとにかくコンピュータにデータを読み込ませてできる限り自動的に行うオントロジーは何か。第180問ライトウェイトオントロジーの手法を利用して成功を収めている身近な技術の例はどれか。第181問Webサイトが持つ意味をコンピュータに理解させ自動処理を行わせるための技術を何というか。第182問データの公開や共有を目的として構造化されたデータをリンクさせる技術の略称はどれか。第183問膨大なWebデータなどを解析して有用な知識を取り出す取り組みを何と呼ぶか。第184問2011年にアメリカのクイズ番組で人間の歴代チャンピオンに勝利した質問応答システムは何か。第185問ワトソンが歴代チャンピオンに勝利したアメリカの有名なクイズ番組の名称は何か。第186問ワトソンがクイズの解答を導き出す際の基本的なアプローチはどれか。第187問ワトソンが解答の根拠として利用しているライトウェイトオントロジーの情報源は主に何か。第188問ワトソンのような質問応答システムに機械学習が取り入れられた結果どうなったか。第189問ワトソンが開発当初から応用を目指し現在も活用されている実用的な分野はどれか。第190問日本で2011年にスタートした大学合格を目指す人工知能プロジェクトの名称は何か。第191問東ロボくんが2016年の進研模試でマークした偏差値はいくつか。第192問東ロボくんが東大合格の目標を断念し模試の全科目受験を中止した主な理由は何か。第193問東ロボくんの数学における成績について2016年の東大模試での結果はどのようなものだったか。第194問東ロボくんのプロジェクトは模試受験を中止した後どのような方向へシフトしたか。第195問「ルールベースのシステムであり専門家の知識を模倣する」という特徴を持つものは次のうちどれか。第196問感染症の診断を行うMYCINに対して未知の有機化合物を特定する目的で作られたシステムはどれか。第197問意味ネットワークにおいて「エンジン」は「自動車」の何に当たるかを表すリンクはどれか。第198問意味ネットワークにおいて「犬」と「哺乳類」の関係を正しく表すリンクはどれか。第199問哲学的な正当性を重視するCycプロジェクトが該当するオントロジーの分類はどれか。第200問クイズ番組で勝利したワトソンが解答の確信度を高めるために行っている処理はどれか。第201問東ロボくんが特に苦手とし今後の点数向上が見込めないと判断された科目はどれか。
③ 機械学習・深層学習の概要
69問機械学習と深層学習の全体像を学ぶ分野です。教師あり学習・教師なし学習・強化学習という学習の枠組み、データの前処理や特徴量、過学習と汎化、機械学習がディープラーニングへと発展した背景が問われます。各学習手法が「どんな問題に使われるか」を区別できることが重要です。以降の具体的手法を理解する前提となる基本概念が詰まっているため、用語の定義と関係性を丁寧に押さえておきましょう。
第202問機械学習においてコンピュータがデータから学習する際ベースとなるものは何か。第203問機械学習において望ましい学習結果を得るための原則はどれか。第204問アパートの賃料を予測する際に広さと築年数のようなデータを組み合わせる場合それぞれの要素を何と呼ぶか。第205問データの特徴量が増えすぎると学習に必要なデータ量が著しく増大し性能が落ちる現象を何と呼ぶか。第206問次元の呪いを回避するために機械学習で求められる工夫はどれか。第207問1990年代のWebページの爆発的な増加に伴い大量のデータを必要とする機械学習が実用化された代表的な応用例はどれか。第208問自然言語処理において文法構造ではなく複数の単語をひとまとまりにした単位を何というか。第209問自然言語処理で用いられる対訳データなどの大量の言語データの集まりを何と呼ぶか。第210問従来の機械学習において着目すべきデータの特徴を決定し特徴量を設計していたのは誰か。第211問ビールの売り上げと気温の関係において機械学習が関与しない工程はどれか。第212問ディープラーニングが従来の機械学習と決定的に異なる点は何か。第213問画像分類において人間がタイヤを特徴量として設定することが難しい理由として適切なものはどれか。第214問ディープラーニングが行う入力データから有用な情報を自動的に抽出する学習手法を何と呼ぶか。第215問ディープラーニングの構造において深い階層を持つことのメリットは何か。第216問ディープラーニングの判断理由について正しい記述はどれか。第217問ニューラルネットワークが真似ようとしている生物の器官はどれか。第218問1943年に生物の神経細胞の振る舞いを単純化して数学的に定式化したモデルを何と呼ぶか。第219問形式ニューロンの特徴として当時の段階で実現できていなかったことは何か。第220問1958年にフランク・ローゼンブラットが提案した学習可能なニューロンモデルの元祖は何か。第221問パーセプトロンにおいて入力の重要度を調整するために掛け合わせる数値を何と呼ぶか。第222問単純パーセプトロンが直面した最大の限界は何か。第223問単純パーセプトロンの限界を指摘した1969年の著書『Perceptrons』の共著者の一人は誰か。第224問単純パーセプトロンの限界が指摘されたことによるAI研究への影響はどのようなものか。第225問直線で分離できない問題を解決するために提案されたパーセプトロンの改良版はどれか。第226問多層パーセプトロンの学習手法として1986年にラメルハートらが提案したものは何か。第227問誤差逆伝播法に関する学習の進み方として正しい説明はどれか。第228問1979年に福島邦彦が発表した生物の視覚系を模倣したモデルの名称は何か。第229問1989年にヤン・ルカンがネオコグニトロンのアイデアを採用して開発したものはどれか。第230問ニューラルネットワークの各層において入力を同じものとして出力するように学習する手法は何か。第231問オートエンコーダを利用する主な目的はどれか。第232問1990年代中頃から一時衰退していたニューラルネットワークの研究が再び活性化したきっかけはどれか。第233問2012年に開催されディープラーニングが圧倒的な精度で勝利した画像認識競技会の略称は何か。第234問2012年のILSVRCにおいて2位に大差をつけて優勝したトロント大学のチーム名はどれか。第235問2012年の画像認識コンペティションでSuperVisionチームを率いていた研究者は誰か。第236問ジェフリー・ヒントンらが2012年に開発しディープラーニングの凄さを見せつけたニューラルネットワークモデルの名称は何か。第237問2012年以前の画像認識において人間が特徴量を設計していたアプローチはどのように表現されていたか。第238問2012年のILSVRCでAlexNet系モデルが示した top-5 error rate として最も近いものはどれか。第239問2015年に画像認識のエラー率に関してディープラーニングが達成した歴史的な出来事は何か。第240問2022年11月にOpenAIが公開しAI界に大きな旋風を巻き起こした対話システムは何か。第241問ChatGPTが自然な文章を生成する際の基本的な仕組みはどれか。第242問ChatGPTなどの大規模な言語処理モデルを支える技術要素の略称はどれか。第243問2017年にGoogleの研究者が発表しLLMの基盤となったAttention Is All You Needという論文...第244問トランスフォーマーにおいて文章中のどの単語に注目すべきかを計算し単語間の関係性を広範囲で学習する仕組みを何と呼ぶか。第245問アテンションを用いたトランスフォーマーの利点として正しいものはどれか。第246問大規模言語モデルに対して人間が望ましいと考える応答を生成するように追加で行う学習手法を何と呼ぶか。第247問ファインチューニングを通じてAIの回答を改善する際に行われる具体的な処理はどれか。第248問トランスフォーマーをベースにした言語モデルの性能を引き上げるために有効な手段とされているのはどれか。第249問OpenAIが開発したトランスフォーマーベースの生成AIモデルの名称の略称はどれか。第250問2020年に発表されたGPT-3のパラメータ数はおよそどれくらいか。第251問LLMが特定のパラメータ数などの規模に達した際に報告されている興味深い現象はどれか。第252問大規模言語モデルが大量の言語データを学習して文法や語彙などの基本を学ぶ段階を何と呼ぶか。第253問単語が次に現れる確率を計算する際彼女に続く言葉として確率が高いと考えられるのはどれか。第254問ニュートンが木の下で座っていたとき彼の頭の上に落ちてきたものを予測するモデルにおいてもっとも確率が高いとされた単語はどれ...第255問SVMの正式名称として該当するアルゴリズムはどれか。第256問機械学習の変遷図においてサポートベクターマシンが盛んに研究された主な年代はいつ頃か。第257問機械学習の変遷図において2000年代後半から登場しディープラーニングへと繋がった技術の基盤となるものは何か。第258問機械学習でスパムフィルタやレコメンデーションエンジンが実用化レベルに達した背景にある出来事はどれか。第259問人間が特徴量を事前に決めておくルールの手法のデメリットはどれか。第260問ルールベースの手法においてシステムの振る舞いを事前に予測できる利点から現在でも広く利用されている分野はどれか。第261問機械学習によって得られる予測精度の傾向として正しいものはどれか。第262問個々のサンプルデータが2つの特徴量で構成されている場合データ空間は何次元で表現されるか。第263問データ量が変わらないまま特徴量の数だけを増やした場合に起こりうる現象はどれか。第264問アパートの賃料を予測する例において駅からの距離という特徴量を新たに追加した場合データ空間はどう変化するか。第265問特徴量を多くしすぎた結果として性能低下を引き起こさないための対策はどれか。第266問気温からビールの売上を予測する場合において売上と気温の間の関係性をどう分析するか。第267問ディープラーニング以前の画像認識が職人芸と呼ばれた理由は何か。第268問単純パーセプトロンにおける重みの調整が行う役割は何か。第269問誤差逆伝播法の登場によって解決された問題は何か。第270問AlexNetの開発チームの中心人物であり2012年のコンペティションで勝利をもたらした研究者は誰か。
④ 機械学習の具体的手法
105問代表的な機械学習アルゴリズムを学ぶ分野です。線形回帰・ロジスティック回帰、決定木やランダムフォレスト、サポートベクターマシン、k近傍法、クラスタリング、主成分分析などが幅広く問われます。さらに、評価指標（正解率・適合率・再現率・F値・ROC曲線など）や交差検証といったモデル評価の考え方も重要テーマです。各手法の特徴と適した用途、評価指標の意味をセットで整理することが得点のポイントになります。
第271問機械学習の課題を解決する手段として分類される3つの学習法に含まれないものはどれか。第272問与えられたデータがどんなパターンになるのかを識別や予測する学習手法はどれか。第273問英語の文章が与えられたときにそれを日本語の文章に翻訳する課題はどの学習手法に該当するか。第274問教師あり学習において売上などの連続する数値を予測する問題を何と呼ぶか。第275問教師あり学習において動物の画像が犬か猫かを予測するような不連続なカテゴリを予測する問題を何と呼ぶか。第276問入力データのみが与えられ出力すべき正解が与えられていない状態でデータの構造や特徴を学習する手法はどれか。第277問ECサイトの売上データからどのような顧客層があるのかを認識したい場合に用いる学習手法はどれか。第278問ある環境下で目的とする報酬を最大化するような行動をとっていけばいいかを学習する仕組みはどれか。第279問強化学習において自分自身で環境を観測し行動を選択する主体を何と呼ぶか。第280問統計でも用いられる手法でありデータの分布に最も当てはまる直線を考えることで予測を行うモデルは何か。第281問線形回帰を用いて身長から体重を予測する場合において新しい身長のデータが与えられたときに返す値はどれか。第282問強化学習においてエージェントが行動を起こした結果として環境から受け取るものは何か。第283問強化学習におけるフィードバックのサイクルについて正しいものはどれか。第284問複数のモデルを用いて学習させることで1つのモデルよりも良い精度を得ようとするアプローチを何と呼ぶか。第285問全体から一部のデータをランダムに抽出して複数の決定木を作りそれぞれの結果を用いて多数決で最終的な出力を決定する手法はどれ...第286問ランダムフォレストにおいて一部のデータをランダムに抽出して学習に用いる手法を何と呼ぶか。第287問ブースティングにおける学習の進め方として正しい記述はどれか。第288問ブースティングの中で直前に誤認識したデータの重みを大きくして次のモデルで優先的に正しく分類できるようにする代表的な手法は...第289問勾配ブースティングを用いたアルゴリズムであり高速に学習計算ができることから広く活用されているものは何か。第290問ランダムフォレストとブースティングの違いについて正しい記述はどれか。第291問異なるクラスのデータ点の距離が最大となるような境界線を求めることでパターン分類を行う手法はどれか。第292問サポートベクターマシンにおいて異なるクラスの境界線と最も近いデータ点との距離を何と呼ぶか。第293問サポートベクターマシンにおいてマージンを最大化するという考え方を何と呼ぶか。第294問データが直線で分類できない場合に高次元空間に写像することで線形分類できるようにするSVMのテクニックを何と呼ぶか。第295問株価の日足の推移やインターネット通信量の推移など時間軸に沿ったデータのことを何と呼ぶか。第296問自己回帰モデルの特徴として正しい記述はどれか。第297問複数種類の時系列データを扱う自己回帰モデルの拡張版として知られるモデルはどれか。第298問教師なし学習における手法でありデータの中から似たものを集めてグループ分けすることを目的とするのはどれか。第299問クラスタリングの手法において元のデータからk個のグループを見つけ出す代表的な手法は何か。第300問k-means法において最初のステップで行われる処理はどれか。第301問k-means法のステップにおいて重心の再計算とデータの振り分けはどのように進められるか。第302問k-means法の特徴として正しいものはどれか。第303問k-means法において新しく計算された重心をどのように更新するか。第304問k-means法の分類として正しいカテゴリはどれか。第305問データを別々のクラスタに分割するのではなく最も似ているデータをまとめていく階層構造を持つクラスタリング手法はどれか。第306問ウォード法や最短距離法などの階層ありクラスタリングで作成される樹形図のことを何と呼ぶか。第307問データの特徴量間の相関を分析し相関のない少数の特徴量へと次元を削減する手法はどれか。第308問主成分分析を活用する主な目的はどれか。第309問次元削減の手法として主成分分析以外に文章データを扱う場合などによく用いられる手法はどれか。第310問推薦システムにおいてユーザーの購買履歴をもとに好みが似ている他のユーザーの情報を利用して商品を推薦する手法はどれか。第311問協調フィルタリングの基本的な考え方はどれか。第312問協調フィルタリングの弱点であり事前の履歴データがないと精度の高い推薦ができない問題を何と呼ぶか。第313問ユーザーの購買履歴ではなく商品側の特徴量を付与し特徴が似ている商品を推薦する手法はどれか。第314問文書データを対象とし各文書が複数の潜在的なトピックから生成されると仮定して分類する手法はどれか。第315問トピックモデルの代表的な手法であり潜在的ディリクレ配分法と呼ばれるアルゴリズムの略称はどれか。第316問強化学習においてエージェントが環境から受け取り次の行動を選択する基準となる情報は何か。第317問強化学習の最終的な目的は何か。第318問強化学習においてエージェントが新しい状態に遷移した際に獲得するものは何か。第319問トピックモデルをニュース記事の分類に用いる場合どのように応用されるか。第320問強化学習における累積報酬の計算において将来得られる報酬の価値を現在の価値に換算するために掛け合わせる係数を何と呼ぶか。第321問割引率を用いる理由として例えられている考え方はどれか。第322問強化学習において報酬が最大となる行動を選ぶことと新たな情報を得るために別の行動を試すことのバランスを何と呼ぶか。第323問活用と探索のトレードオフの関係を解決するために用いられるアルゴリズムの総称はどれか。第324問バンディットアルゴリズムの手法の一つであり一定確率でランダムな行動を選択しそれ以外は最も期待値の高い行動を選ぶ手法はどれ...第325問バンディットアルゴリズムにおいて試した回数が少ない行動を優先的に選択するアルゴリズムはどれか。第326問ある状態から将来の状態に遷移する確率が現在の状態のみに依存し過去の状態には依存しないという性質を何というか。第327問状態の遷移がマルコフ性を仮定したモデルであり強化学習の基本的な枠組みとなるものを何というか。第328問強化学習において状態や行動の価値を数値として設定しその価値が最大となるように学習を進める際に用いる関数を何と呼ぶか。第329問価値関数のうち行動価値関数が算出する行動価値を表す文字から名付けられた代表的な強化学習の手法はどれか。第330問価値関数を計算するアプローチに対して行動の選択肢である方策を直接最適化しようとする手法を何と呼ぶか。第331問ロボット制御など行動の選択肢が連続的で大量にある場合に適している強化学習の手法はどれか。第332問行動を決めるモデルと方策を評価するモデルを組み合わせた手法でありAlphaGoにも活用されたものはどれか。第333問Actor-Criticにおいて方策を評価する役割を持つ部分はどれか。第334問手元にあるデータを全て学習に使ってしまった場合モデルの評価においてどのような問題が生じるか。第335問手元にあるデータを学習用と評価用に分割し学習用データでモデルを作り評価用データで性能をテストする手法の総称を何と呼ぶか。第336問全データを単純に訓練データとテストデータに一度だけ分割して評価する手法を何と呼ぶか。第337問ホールドアウト検証の弱点を補うためデータをk個に分割しテストデータの役割を順番に交代させながら学習と評価を繰り返す手法は...第338問ホールドアウト検証においてデータを分割する際に特に気を付けるべき点はどれか。第339問交差検証において訓練データをさらに分割してモデルの評価と調整を行うためのデータを何と呼ぶか。第340問最終的なモデルのテストに用いられるデータとモデルの調整に用いられる検証データに関して正しい記述はどれか。第341問回帰問題において予測の「当たり・外れ」を数値そのもので予測するため、評価に用いられる最も単純なアプローチはどれか。第342問各データの予測値と実際の値の誤差を2乗し、その平均を求めたものを何と呼ぶか。第343問平均二乗誤差において誤差を2乗する主な理由は何か。第344問MSEのルートをとった指標であり、予測誤差の大きさを元のデータと同じ単位で扱えるようにしたものを何と呼ぶか。第345問予測値と実際の値の誤差の絶対値をとって平均した指標を何というか。第346問分類問題において、モデルの予測と実際の結果の組み合わせをマトリックス状にまとめた表を何と呼ぶか。第347問混同行列において、実際は「正」であり、予測も「正」だった場合の分類を何と呼ぶか。第348問混同行列において、実際は「負」であるのに、誤って「正」と予測してしまった場合の分類を何と呼ぶか。第349問偽陽性（FP）の別名として統計用語で一般的に使われる名称はどれか。第350問混同行列において、実際は「正」であるのに、誤って「負」と予測してしまった場合の分類を何と呼ぶか。第351問偽陰性（FN）の別名として統計用語で一般的に使われる名称はどれか。第352問混同行列において、実際は「負」であり、予測も「負」だった場合の分類を何と呼ぶか。第353問全データのうち、モデルが正しく予測（真陽性と真陰性）できた割合を示す指標はどれか。第354問正解率を求める計算式として正しいものはどれか。第355問不良品がごくわずかしか存在しないデータで正解率のみで評価した場合の問題点は何か。第356問モデルが「正」と予測したもののうち、実際に「正」であったものの割合を示す指標はどれか。第357問適合率を求める計算式として正しいものはどれか。第358問実際に「正」であるもののうち、モデルが正しく「正」と予測できたものの割合を示す指標はどれか。第359問再現率を求める計算式として正しいものはどれか。第360問適合率と再現率の関係について一般的に言える性質はどれか。第361問適合率と再現率のバランスを見るために、両者の調和平均をとった総合的な指標を何と呼ぶか。第362問訓練データに対しては正解率が非常に高いが、テストデータに対しては精度が低くなってしまう状態を何と呼ぶか。第363問過学習が起きているモデルは、どのような状態に陥っていると言えるか。第364問2クラス分類において、出力された確率値に対して「どこからを正とするか」の基準を何と呼ぶか。第365問閾値を変化させたときの、偽陽性率（FPR）と真陽性率（TPR）の変化をプロットした曲線を何と呼ぶか。第366問ROC曲線の縦軸に設定される指標はどれか。第367問ROC曲線の横軸に設定される指標はどれか。第368問モデルが完全にランダムな予測しかできない場合、ROC曲線はどのような形に近づくか。第369問モデルがすべてのデータを完全に正しく分類できる理想的な場合、ROC曲線はどのような形に近づくか。第370問ROC曲線より下部の面積のことであり、モデルの性能を数値で表す指標はどれか。第371問分類性能が理想的で極めて高い場合、AUCの数値はいくつに近づくか。第372問モデルを複雑にすればするほど難しいタスクも予測できる可能性があるが、それに伴うデメリットは何か。第373問「ある事柄を説明するためには、必要以上に多くを仮定するべきではない」という、モデルの複雑さを抑える指針を何と呼ぶか。第374問解きたいタスクに対してモデルをどれくらい複雑にすれば良いかの目安として用いられる、統計分野の指標を総称して何と呼ぶか。第375問パラメータ数が大きすぎる場合にペナルティを課す仕組みを持つ代表的な情報量基準の組み合わせはどれか。
⑤ DL理論基礎
96問ディープラーニングを支える理論的な基礎を学ぶ分野です。ニューラルネットワークの構造、活性化関数、誤差逆伝播法、勾配降下法と各種最適化手法、勾配消失問題やその対策が中心テーマになります。なぜ深い層の学習が難しいのか、それをどう克服してきたのかという流れの理解が問われます。数式そのものより、各手法が「何を解決するためのものか」を押さえることが効率的な学習につながります。
第376問人間の脳の神経回路を模したアルゴリズムであり、ディープラーニングの土台となる仕組みはどれか。第377問ニューラルネットワークの各層において、入力された信号を受け取り出力する役割を持つ要素を何と呼ぶか。第378問入力層のニューロンと出力層のニューロンの間の繋がりの強さを表し、学習によって調整される値を何と呼ぶか。第379問単純パーセプトロンにおいて、入力の総和を0から1の値に変換し、出力へ伝播させるかを調整する関数を何と言うか。第380問単純パーセプトロンで最初に用いられていた、出力が0か1かの二値にしかならないような活性化関数はどれか。第381問出力を0と1の二値ではなく、0から1の間の連続的な確率のような値で出力できる滑らかな活性化関数はどれか。第382問入力層と出力層だけで構成される単純パーセプトロンの決定的な弱点はどれか。第383問単純パーセプトロンの弱点を克服するために、入力層と出力層の間に追加された層を何と呼ぶか。第384問隠れ層を追加した多層パーセプトロンにおける「モデルの学習」とは何を意味するか。第385問ニューラルネットワークの構造のうち、ハイパーパラメータに該当するものはどれか。第386問一般的にディープラーニングと呼ばれる手法は、どのような構造のニューラルネットワークを指すか。第387問「半導体の集積率は18ヶ月ごとに2倍になる」という、ハードウェアの進化を表現した経験則は何か。第388問ディープラーニングの膨大な計算において、CPU以上に適しているとされる演算処理装置はどれか。第389問GPUを本来の画像処理以外の目的（ディープラーニングなど汎用的な計算）に利用する技術を何と呼ぶか。第390問ディープラーニング向けのGPU開発を牽引し、AIブームで大きく成長した代表的な半導体メーカーはどこか。第391問Googleが独自に開発した、テンソル計算処理に最適化されたAI専用チップの名称は何か。第392問ディープラーニングが十分な精度を出すために必要なデータ量に関する「バーニーおじさんのルール」とはどのようなものか。第393問モデルの学習において、予測値と実際の正解の値を比較し、その「ズレ」を数値化した関数を何と呼ぶか。第394問回帰問題において一般的に用いられる、予測値と正解値の差を2乗して平均する誤差関数はどれか。第395問平均二乗誤差関数において、誤差を「2乗」する数学的なメリットは何か。第396問分類問題において、出力された予測確率と実際の正解（1か0）との差を測るのによく用いられる誤差関数はどれか。第397問分類問題において交差エントロピー誤差関数が好まれる理由として正しいものはどれか。第398問文字通りデータ間の「距離」を測り、データの類似度を推定するような学習アプローチを何と呼ぶか。第399問深層距離学習で用いられる「Siamese Network」の特徴として正しいものはどれか。第400問Siamese Networkの学習によく用いられる、同じクラスは近づけ、異なるクラスは遠ざけるための誤差関数は何か。第401問深層距離学習で用いられる「Triplet Network」にはいくつのデータが同時に入力されるか。第402問Triplet Networkの学習に用いられる誤差関数の名称はどれか。第403問生成モデルの学習において、生成されたデータの確率分布と実際の分布との「ズレ」を測る指標は何か。第404問KLダイバージェンスを改良し、AからBへのズレとBからAへのズレを対称的に評価できるようにした指標は何か。第405問ディープラーニングにおいて、訓練データに過剰に適合してしまい、未知のデータに対する予測性能が落ちる現象を何と呼ぶか。第406問過学習を防ぎ、モデルの汎化性能（未知のデータへの対応力）を高めるための手法の総称を何と呼ぶか。第407問誤差関数にパラメータ（重み）の大きさに応じたペナルティを加えることで過学習を防ぐ正則化手法はどれか。第408問パラメータの「絶対値の和」をペナルティ項として誤差関数に加算する正則化手法を何と呼ぶか。第409問パラメータの「2乗の和」をペナルティ項として誤差関数に加算する正則化手法を何と呼ぶか。第410問線形回帰に対してL1正則化を適用した手法を一般に何と呼ぶか。第411問線形回帰に対してL2正則化を適用した手法を一般に何と呼ぶか。第412問L1正則化を適用して学習を進めた際に見られる特徴的な結果はどれか。第413問ラッソ回帰（L1正則化）とリッジ回帰（L2正則化）の両方を組み合わせて適用した手法を何と呼ぶか。第414問ディープラーニング特有の過学習対策として、学習時にネットワークの一部ニューロンをランダムに無効化する手法はどれか。第415問ドロップアウトが過学習を防ぐ効果は、機械学習のどのような手法と似た考え方であると解釈できるか。第416問ドロップアウトにおいて、除外するニューロンの選択はどのタイミングで行われるか。第417問学習アルゴリズムを使って、誤差関数を最小にするようなパラメータ（重み）の値を探索する手法の総称を何と呼ぶか。第418問最適化手法の中でも基本となる、誤差関数の「傾き」を計算して、少しずつ谷底（最小値）へとパラメータを更新していく手法はどれ...第419問勾配降下法を現実世界で例えると、どのような行動に似ているとテキストで表現されているか。第420問勾配降下法において、1回の更新でパラメータをどの程度大きく動かすかを調整するための係数を何と呼ぶか。第421問勾配降下法で学習率が大きすぎる場合、どのような問題が発生するか。第422問勾配降下法で学習率が小さすぎる場合、どのような問題が発生するか。第423問勾配降下法において、最適なパラメータを求めるために「手持ちの訓練データをすべて使って」1回の更新を行う方式を何と呼ぶか。第424問バッチ勾配降下法がディープラーニングにおいて持つ決定的な欠点はどれか。第425問人工知能のプログラム自身がデータから学習する仕組みを指す言葉はどれか。第426問ニューラルネットワークの「入力層」の役割として正しいものはどれか。第427問ディープラーニングは機械学習の一種である。この関係性を表す図において、最も外側にある大きな枠組みの概念はどれか。第428問CPUとGPUの役割の違いについて、GPUが得意とする処理はどれか。第429問CPUとGPUの役割の違いについて、CPUが得意とする処理はどれか。第430問ディープラーニングが普及した2010年代以降、GPUを活用する上で重要となった計算の種類は何か。第431問モデルの性能を評価するための「誤差関数」は、別の呼び方で何関数と呼ばれることが多いか。第432問交差エントロピー誤差関数の式に含まれる「対数計算」にはどのような利点があるか。第433問Contrastive Lossを用いるネットワークはどれか。第434問L1正則化で追加されるペナルティ項は、どのような性質を持っているか。第435問L2正則化で追加されるペナルティ項は、どのような性質を持っているか。第436問ドロップアウトの効果について、誤っている記述はどれか。第437問ドロップアウトが行われるのはニューラルネットワークのどの工程か。第438問勾配降下法において、パラメータ更新のたびに計算しなければならないものは何か。第439問学習率が高すぎる場合の勾配降下法の軌跡を示すグラフはどのような特徴を示すか。第440問勾配降下法の目的となる「関数を最小化する」という数学的なアプローチを一般に何と呼ぶか。第441問単純パーセプトロンが1958年に提案された当時、画期的だった点は何か。第442問ニューラルネットワークにおいて、人間の脳の「ニューロン」に相当するものを図示する際、通常どのような形で描かれるか。第443問ディープラーニングの実装において、計算能力の向上だけでなく不可欠だった要素はどれか。第444問ディープラーニングにおいて、データの中から着目すべき「特徴量」は誰（何）が決定するか。第445問ディープラーニングの学習において現在主流となっている全データを小さなグループに分けて更新を繰り返す手法はどれか。第446問ミニバッチ学習において全データを分割した1つひとつの小さなデータのかたまりに含まれるデータ数を何と呼ぶか。第447問ミニバッチ学習において手元にある全訓練データをすべて使い切ってパラメータ更新を一周した状態を表す単位は何か。第448問全データが1000個でバッチサイズが50の場合1エポックあたりのパラメータの更新回数であるイテレーション数は何回になるか...第449問勾配降下法において本当の最小値ではないがある範囲の中で局所的に凹んでしまい学習が止まりかける地点を何と呼ぶか。第450問誤差関数全体の中で真に最も値が小さくなっている本当の最小値の地点を何と呼ぶか。第451問ある次元から見れば極小であるが別の次元から見ると極大になっており最適化の進行を妨げてしまう地点を何と呼ぶか。第452問勾配降下法において一度平坦な場所に陥ってしまい学習がなかなか進まなくなる停留状態を何と呼ぶか。第453問過学習を防ぐために検証データに対する誤差が下がらなくなり上がり始めたタイミングで学習を打ち切る手法はどれか。第454問過去の勾配の移動量を足し合わせることで物理学における慣性のような振る舞いを持たせ学習を加速させる手法はどれか。第455問パラメータごとに過去の勾配の大きさを考慮して学習率を自動的に調整する古い最適化手法はどれか。第456問AdaGradの欠点を克服し過去の勾配の情報を指数関数的に減衰させて最新の勾配を重視する手法はどれか。第457問モメンタムの慣性の良さとRMSpropの学習率自動調整の良さを組み合わせた現在非常に人気のある最適化手法はどれか。第458問あらゆる問題において常に他の手法より優れている万能の最適化アルゴリズムは存在しないという定理を何というか。第459問テストデータに対する誤差が増えた後にさらにパラメータを増やすと再び誤差が減っていく近年確認された現象を何というか。第460問ハイパーパラメータの探索においてあらかじめ試す値の候補を複数指定しすべての組み合わせを網羅的に試す手法はどれか。第461問指定した範囲の乱数を用いてハイパーパラメータの値をランダムに決定し指定回数だけ試す探索手法を何と呼ぶか。第462問出力層で生じた誤差を合成関数の微分を用いて入力層に向かって逆向きに伝播させ重みを効率よく更新する手法は何か。第463問誤差逆伝播法において層が深くなるにつれて勾配が掛け合わされるうちにゼロに近づき重みが更新されなくなる問題を何というか。第464問第3次AIブーム以前に多層ネットワークで主に使用されており微分の最大値が小さいため勾配消失問題の大きな原因となっていた関...第465問シグモイド関数を微分したときの値の最大値はいくつか。第466問出力値の範囲がマイナス1から1であり微分の最大値が1になるためシグモイド関数よりも勾配消失が起きにくい活性化関数はどれか...第467問入力が0以下の場合は0を出力し0より大きい場合は入力値をそのまま出力する勾配消失を防ぐ効果が高い活性化関数はどれか。第468問ReLU関数の大きな特徴でありディープラーニングの多層化において勾配消失問題を防ぐことができる理由はどれか。第469問ReLU関数の弱点として入力が0以下の場合に微分値が0になるためニューロンが全く学習しなくなる派生問題の対策として考案さ...第470問Leaky ReLUの発展形として入力が0以下の場合のわずかな傾きの値を学習によって最適な値に調整する活性化関数はどれか...第471問入力が0以下の場合の傾きの値を学習のたびにランダムに変化させることでアンサンブル学習のような効果を狙う活性化関数はどれか...
⑥ DL要素技術
100問ディープラーニングを構成する代表的なモデルや技術を学ぶ分野です。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や再帰型ニューラルネットワーク（RNN・LSTM）、オートエンコーダ、ドロップアウトや正規化などの学習を安定させる技術が問われます。各モデルがどのようなデータや課題に適しているかを区別することが重要です。要素技術は応用分野の土台になるため、仕組みの概要と特徴を結びつけて理解しておきましょう。
第472問画像の特徴を抽出するために畳み込み層で用いられ入力画像と掛け合わせる重みの集合を何と呼ぶか。第473問畳み込み層で行われる画像とフィルタの同じ位置の値を掛け合わせて総和をとる処理を何というか。第474問畳み込み処理によって特徴マップのサイズが縮小していくことを防ぐために入力データの周囲に余白を追加する処理はどれか。第475問畳み込み処理を行う際フィルタを重ねる位置を少しずつずらしていくがそのずらす幅の大きさを何と呼ぶか。第476問フィルタの値を隣接させず間隔を空けて適用することで広い範囲の情報を集約できるようにした畳み込み手法はどれか。第477問空間方向とチャネル方向の畳み込みを分割する手法のうち特徴マップの各チャネルに対して独立して行われる畳み込み処理はどれか。第478問空間方向とチャネル方向の畳み込みを分割する手法のうち1×1のサイズのフィルタを用いてチャネル間の情報を集約する処理はどれ...第479問画像の微小な位置の変化に対する不変性を獲得するために特徴マップの情報をルールに従って小さくまとめる層はどれか。第480問プーリング処理の中で分割した小領域の中から最も大きな値を抽出して情報を集約する手法を何と呼ぶか。第481問抽出された特徴マップの値を1列のフラットな状態に変換しすべての特徴に対して重みを掛けて最終的な予測を行う層はどれか。第482問全結合層を用いずに特徴マップの各チャネルの平均値を算出しそれをそのまま予測出力に利用する手法はどれか。第483問ニューラルネットワークの層が非常に深くなった際に手前の層の入力情報を飛び越えて奥の層へ足し合わせる仕組みはどれか。第484問スキップ結合を導入したことで100層を超えるような超深層のネットワークの学習を可能にした代表的な画像認識モデルはどれか。第485問ネットワークの各層に伝わっていく特徴の分布のバラツキを抑え学習を効率的かつ安定させるための処理を総称して何と呼ぶか。第486問複数の入力データをひとまとめにした単位ごとに各層においてデータの分布が平均0および分散1になるように調整する正規化手法は...第487問データ1つひとつに対してすべてのチャネルの値をまとめて平均と分散を計算し正規化を行う手法はどれか。第488問データ1つひとつにおいて各チャネルを完全に独立させてそれぞれ個別に平均と分散を計算し正規化を行う手法はどれか。第489問データ1つひとつに対してチャネルをいくつかのグループに分割しそのグループ単位で正規化を行う手法はどれか。第490問過去の入力や中間状態を記憶し次の時刻のデータ処理に影響を与える仕組みを持つ時系列データの処理に優れたネットワークはどれか...第491問株価の推移や音声データおよび文章などのように時間的な順序や前後の文脈に意味があるデータのことを一般に何と呼ぶか。第492問リカレントニューラルネットワークにおいて過去の中間状態を記憶し次の時刻の入力に足し合わせるために追加された層を何と呼ぶか...第493問最も基本的なRNNの形であり中間層の出力を次の時刻の中間層への入力としてループさせる構造を持つネットワークはどれか。第494問中間層ではなく最終的な出力層の値を次の時刻の入力として利用するRNNのアーキテクチャを何と呼ぶか。第495問RNNの学習において時間軸に沿って過去に遡りながら誤差を伝播させ各時刻の重みを更新していく計算アルゴリズムはどれか。第496問言語モデルの訓練時にモデル自身の予測結果ではなく正しい正解データを直接次の時刻の入力として与える学習手法はどれか。第497問訓練時は正解データを与えられていたモデルがテスト時には自らの不完全な予測を入力とするため誤差が蓄積して精度が落ちる問題を...第498問生成AIが学習データに存在しないデタラメな情報や事実無根の嘘をあたかも正しいかのように出力してしまう現象は何か。第499問RNNが長い時系列データを学習する際過去に遡るほど勾配の値がゼロに近づき古い情報が学習できなくなる現象を何と呼ぶか。第500問勾配消失問題に対処するため情報を保持するセルと複数のゲート機構を組み合わせ長期的な記憶を可能にしたRNNの拡張モデルはど...第501問通常のRNNで過去の情報を無理に記憶しようとした際現在の入力の学習と過去の記憶の保持が干渉し合い学習が阻害される問題を何...第502問通常のRNNで過去の情報を未来へ伝えることと現在の予測を出力することの間で学習の方向性が衝突してしまう問題を何というか。第503問LSTMブロックの内部に存在し誤差をそのままの状態で内部にとどまらせることで勾配消失を防ぐ役割を担う核となる機構は何か。第504問LSTMにおいて外部からの新しい入力情報をCECにどれだけ取り込むかをパーセンテージで調整しコントロールするゲート機構は...第505問LSTMにおいてCECに保持されている記憶を次の層の処理や最終的な予測のためにどれだけ外へ引き出すかを調整するゲートはど...第506問LSTMにおいてCECに記憶されている過去の情報が不要になった際にその情報をどれだけ消去するかを判断するゲート機構はどれ...第507問LSTMの構造を少しシンプルにし計算コストを下げながらも同等の性能を発揮できるように改良されたゲート付きRNNのモデルは...第508問GRUの内部機構において1つ前の時刻から引き継いだ過去の隠れ状態の情報をどれだけ無視するかを決定するゲートはどれか。第509問GRUにおいて過去の情報をどれだけ新しい状態に反映させるかおよび新しい入力をどれだけ取り込むかを同時に制御するゲートはど...第510問文章の中で過去から未来への文脈だけでなく未来から過去への文脈も同時に学習し双方向の情報を活用するRNNモデルはどれか。第511問機械翻訳などのように入力された可変長の時系列データを長さの異なる別の時系列データに変換するアーキテクチャを総称して何と呼...第512問Seq2Seqモデルの前半部分を担い入力された文の情報を読み込んで固定長のベクトルに変換する役割を持つRNNを何と呼ぶか...第513問Seq2Seqモデルの後半部分を担いエンコーダが作成した意味ベクトルを受け取りそれをもとに別の言語などの単語を順次生成し...第514問初期型のSeq2Seqモデルが長文の翻訳を苦手としていた最大の原因はどれか。第515問長文翻訳時のボトルネックを解消するため出力の各ステップにおいて入力文のどの部分に注目すべきかという重みを計算し加味する機...第516問Attention機構において入力文の各単語と出力文の各単語との関連度の強さを色の濃淡などで視覚的に表現した図を何と呼ぶ...第517問Attention機構を導入することで得られるAIの判断の透明性に関わるメリットはどれか。第518問2017年に発表されRNNやCNNを一切使わずAttention機構のみを組み合わせて構築された現在の自然言語処理の基盤...第519問トランスフォーマーが従来のRNNよりも大規模なデータを超高速に学習できる理由として最も適切なものはどれか。第520問トランスフォーマーの核となる技術であり入力文の中にある自分自身の単語同士の関連度を計算し文脈を深く理解するための機構はど...第521問Self-Attention機構はある1つの単語の文脈を理解する際にどの範囲の単語との関連度を計算するか。第522問RNNを使わないトランスフォーマーにおいて単語の語順が失われないようにあらかじめ単語の入力データに位置情報を足し合わせる...第523問トランスフォーマーの構造において入力文を処理するエンコーダ内部で単語間の関連性を計算するSelf-Attentionを特...第524問トランスフォーマーの構造において出力文を生成するデコーダ内部ですでに出力された単語間の関連性を計算するSelf-Atte...第525問トランスフォーマーのデコーダ側に存在しエンコーダが処理した入力文の情報と現在デコーダが生成中の情報との間の関連度を計算す...第526問Self-Attentionが言語処理において特に優れている点の具体例として適切なものはどれか。第527問画像を畳み込み層に入力する際縦と横のピクセル数に加えてRGBカラー画像が持つ3などの奥行き情報の次元を何と呼ぶか。第528問パディング処理において入力画像の周囲に追加する値としてゼロを用いる方法を一般に何と呼ぶか。第529問プーリング層を導入する目的として正しい記述はどれか。第530問スキップ結合が超深層ネットワークにおいて有効な理由は何か。第531問リカレントニューラルネットワークにおけるBPTTの計算は時間軸に対してどのように行われるか。第532問露出バイアスの問題が発生する原因は何か。第533問LSTMの構造において隠れ状態として次の時刻に渡される情報はどのように作られるか。第534問LSTMと比較した際のGRUの特徴として正しいものはどれか。第535問Seq2Seqモデルが最も活用され劇的な精度向上をもたらした代表的な自然言語処理タスクはどれか。第536問トランスフォーマーにおいて入力された文の中の特定の単語が他のどの単語と強く結びついているかを計算し重み付けする役割を担う...第537問畳み込み層で用いられるフィルタのサイズとして一般的に多く採用される形状はどれか。第538問プーリング処理の中で分割した小領域のすべての値を足し合わせその平均値を抽出する手法を何と呼ぶか。第539問畳み込みニューラルネットワークにおいて全結合層の手前で特徴マップを1列の1次元データに並べ替える処理を何と表現するか。第540問自然言語処理においてRNNがCNNや単純な全結合層よりも適していた理由は何か。第541問現在の大規模言語モデルのアーキテクチャのベースとなっており2017年の登場以降AIの発展を牽引している技術はどれか。第542問トランスフォーマーのAttentionで使われる3つの値はクエリとキーともう一つは何か。第543問Attentionの計算においてデータベースの検索に例えた場合「検索キーワード」に相当するベクトルはどれか。第544問Attentionの計算においてデータベースの検索に例えた場合「データに付与された索引」に相当するベクトルはどれか。第545問トランスフォーマーのAttention計算においてクエリとキーの関係性から算出された重みを最終的に掛け合わせる対象はどれ...第546問トランスフォーマーで採用されているAttentionの計算を複数の視点で並列に行う手法を何と呼ぶか。第547問Multi-Head Attentionを導入する最大の理由は何か。第548問Multi-Head Attentionにおいて分割されたそれぞれのAttention計算の単位を何と呼ぶか。第549問Multi-Head Attentionにおいてクエリやキーのベクトルは計算前にどのような処理を受けるか。第550問デコーダ側のSource-Target Attentionにおいてクエリとして利用される情報はどこから来るか。第551問デコーダ側のSource-Target Attentionにおいてキーおよびバリューとして利用される情報はどこから来るか...第552問トランスフォーマーの訓練時になぜデコーダが高速に並列計算できるのか。第553問ディープラーニングの黎明期にジェフリー・ヒントンが考案した深いネットワークを構築する手法はどれか。第554問積層オートエンコーダはどのようなアプローチで深いネットワークを構築したか。第555問オートエンコーダを複数積み重ねたネットワークにおいて各層を順番に学習していく手順を何と呼ぶか。第556問積層オートエンコーダの学習において1つめの隠れ層から得られた出力は次にどう扱われるか。第557問事前学習というアプローチが現在どのように扱われているかについての記述で正しいものはどれか。第558問変分オートエンコーダの一般的な略称はどれか。第559問変分オートエンコーダが従来のオートエンコーダと決定的に異なる点は何か。第560問変分オートエンコーダのエンコーダが入力データから抽出して出力するものは何か。第561問変分オートエンコーダにおいてエンコーダが出力した統計分布からランダムにサンプリングされる1点のデータを何と呼ぶか。第562問変分オートエンコーダのデコーダはどのようなデータを受け取って新しいデータを復元または生成するか。第563問変分オートエンコーダが主に得意とするタスクはどれか。第564問変分オートエンコーダの派生手法であり潜在変数を連続値ではなく離散値にすることで生成精度を上げたモデルはどれか。第565問潜在変数とデータとの相関を高める工夫を取り入れて目的関数を調整し生成精度を向上させたVAEの応用モデルはどれか。第566問目的関数において正則化を工夫し画像の特徴を潜在空間上でうまく分離させて画像生成を行いやすくしたVAEのモデルはどれか。第567問β-VAEなどが目指している潜在空間上での特徴の分離の目的として考えられるメリットはどれか。第568問積層オートエンコーダの説明図においてオートエンコーダAとオートエンコーダBの関係性はどのようなものか。第569問VAEにおいて新しいデータを生成する際の情報処理の流れとして正しいものはどれか。第570問Multi-Head AttentionにおいてQueryとKeyとValueのベクトルはHeadに分配される前にどうな...第571問Attention機構においてバリューベクトルは最終的にどのような処理を受けて出力となるか。
⑦ DL応用①画像・音声・自然言語
118問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。
第572問画像データにおいて赤緑青の3つの色情報を持つカラー画像は数学的にどのような構造として扱われるか。第573問カラー画像を構成するRGBのそれぞれの色情報のまとまりをニューラルネットワークでは何と呼ぶか。第574問ネオコグニトロンのベースとなった人間の視覚野にある特徴抽出を行う細胞を何というか。第575問人間の視覚野において特徴の位置が変動しても同一の特徴であるとみなす働きを持つ細胞はどれか。第576問1979年に生物の神経細胞の働きを模倣して発表されたCNNの基礎となるモデルはどれか。第577問1998年にヤン・ルカンがネオコグニトロンの構造に誤差逆伝播法を組み合わせて発表したCNNの元祖はどれか。第578問手元にある学習データに加工を施して擬似的に別のデータを生成しデータ量を増やすアプローチを何というか。第579問データ拡張の手法のひとつで画像の一部を矩形などでランダムに塗りつぶして隠す手法はどれか。第580問2つの画像データをランダムな割合で透過させて重ね合わせ新たな画像を生成するデータ拡張手法はどれか。第581問画像の一部を切り取りそこに別の画像を貼り付けることで新たなデータを生成するデータ拡張手法はどれか。第582問多数あるデータ拡張手法の中からどの処理を施すのが最適かを自動的に探索して適用する手法はどれか。第583問2012年の画像認識コンペティションILSVRCで優勝しディープラーニングブームの火付け役となったモデルはどれか。第584問AlexNetの基本的なネットワークアーキテクチャの構成として正しいものはどれか。第585問ネットワーク設計を分かりやすくするためすべての畳み込み層のフィルタサイズを3×3に統一したモデルはどれか。第586問GoogLeNetにおいて複数の異なるサイズのフィルタを並列に適用し特徴を抽出する仕組みを何と呼ぶか。第587問Inceptionモジュールがネットワークにもたらす利点として最も適切なものはどれか。第588問層を深くしすぎると認識精度が落ちてしまう問題をスキップ結合を導入することで解決したモデルはどれか。第589問ResNetにおいて手前の層の入力をそのまま深い層に足し合わせることで勾配消失を防ぐ仕組みはどれか。第590問前の層で得られた出力特徴マップをその後ろに続くすべての層の入力として結合していく派生モデルはどれか。第591問特徴マップの各チャネル間の重要度を学習し有用なチャネルの重みを大きくする仕組みを導入したモデルはどれか。第592問モバイル端末などの計算資源が限られた環境でも動作するように演算量を大幅に削減したモデルはどれか。第593問MobileNetにおいて計算量を削減するために空間方向とチャネル方向の畳み込みを分割して行う手法はどれか。第594問人間がモデルを設計するのではなくニューラルネットワークを用いて最適なネットワーク構造自体を自動で探索する手法はどれか。第595問NASの技術を活用しモバイル端末での計算量も考慮して最適なネットワーク構造を探索したモデルはどれか。第596問入力画像に映る物体のクラス識別とその物体の位置を矩形領域で特定するタスクを何と呼ぶか。第597問物体検出タスクにおいて物体の位置を示すために予測される矩形の枠のことを何と呼ぶか。第598問画像から物体がありそうな候補領域を抽出しその領域ごとにCNNを適用してクラス分類を行う2段階モデルの元祖はどれか。第599問R-CNNの処理速度の遅さを克服するためネットワーク内で候補領域の抽出を行うRPNを導入したモデルはどれか。第600問候補領域の抽出とクラス分類を2段階に分けず1回のCNNの処理で同時に予測を出力するアプローチを何と呼ぶか。第601問画像を細かいグリッドに分割し各グリッドが直接バウンディングボックスとクラス確率を予測する1段階モデルはどれか。第602問CNNの途中で出力される大小様々な特徴マップを利用し大きさの異なる物体を効率よく検出するモデルはどれか。第603問SSDにおいて物体を検出するための基準としてあらかじめ用意された様々な縦横比を持つ矩形のテンプレートを何と呼ぶか。第604問画像内のすべての画素に対してそれがどのクラスに属するかを予測し色分けするタスクを何と呼ぶか。第605問画像内の同じクラスに属する領域は個別の物体として区別せずにひとまとめにして領域を塗り分けるタスクはどれか。第606問画像内の同じクラスであっても個別の物体としてそれぞれ区別して領域を塗り分けるタスクはどれか。第607問セマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションを統合し画像内の背景とすべての個別物体を区別するタスクは...第608問CNNの全結合層を畳み込み層に置き換えることで任意の入力サイズに対応しピクセル単位の予測を可能にしたモデルはどれか。第609問FCNが全結合層を排除したことで得られた最大のメリットはどれか。第610問プーリング処理で失われた空間情報を補うため最大値プーリング時の位置情報を記憶しておき元の解像度に戻すモデルはどれか。第611問主に医療画像診断の領域で高い成果を上げエンコーダの特徴マップをデコーダに直接繋ぐスキップ結合を持つモデルはどれか。第612問U-Netにおいてエンコーダ側の高解像度な特徴マップをデコーダ側に渡して結合させる仕組みを何と呼ぶか。第613問異なるサイズのプーリング領域を設定して特徴を集約し広い文脈情報と局所的な情報を統合するPSPNetのモジュールはどれか。第614問パラメータ数を増やさずに広い範囲の情報を集約できるAtrous Convolutionを用いたセグメンテーションモデルは...第615問人の顔や手足などの関節位置を画像から特定し人間の動作や姿勢を解析するタスクを何と呼ぶか。第616問姿勢推定モデルのConvolutional Pose Machinesが関節位置を出力する際に用いる形式はどれか。第617問画像内に複数人がいる場合でもそれぞれの骨格を高速かつ同時に推定できる画期的な姿勢推定手法はどれか。第618問OpenPoseにおいて関節と関節のつながりの方向と強さをベクトル場として学習し正しい骨格を推論する仕組みはどれか。第619問物体検出やセグメンテーションなど複数の異なるタスクを1つのネットワークで同時に学習し解かせるアプローチはどれか。第620問Faster R-CNNの構造を拡張し物体検出と同時に各物体のインスタンスセグメンテーションを行うマルチタスクモデルはど...第621問音声波形などのアナログデータをコンピュータで扱えるように0と1のデジタルデータに変換する処理を何と呼ぶか。第622問A-D変換の代表的な手法であるパルス符号変調において一定時間ごとに波の強さを観測して切り出す処理を何と呼ぶか。第623問音声信号の中にある複雑な波形を分解しどのような周波数の波がどれだけの強さで含まれているかを分析する数学的手法はどれか。第624問人間の聴覚が低周波数帯の変化には敏感で高周波数帯の変化には鈍感であるという特性に基づいて定義された音の尺度はどれか。第625問人間の声の長さを同じに揃えた上で高さや強さとは無関係に音色そのものの違いを表現するためによく用いられる特徴量はどれか。第626問人間の声道を通って発声される母音の識別に特に重要となる周波数スペクトル上の山型のピーク部分を何と呼ぶか。第627問同じ言葉を発音しても個人によって微妙な声質の違いが生じる主な身体的要因として本文で挙げられているものはどれか。第628問入力された音声の波形データを分析してテキストの文字列へと変換する処理を総称して何と呼ぶか。第629問従来の音声認識システムにおいて入力された音声の特徴量から最も可能性の高い音素の並びを確率的に推定するモデルはどれか。第630問音声認識において音響モデルが出力した音素の並びの候補を受け取り単語の並びとして最も自然なものを確率的に選ぶモデルはどれか...第631問ディープラーニングが登場する以前に音声認識の音響モデルとして長年標準的に利用されてきた確率モデルはどれか。第632問現在主流となっているディープラーニングを用いて音声波形から直接テキストを出力する単一の統合モデルを何と呼ぶか。第633問音声データはテキストデータよりも時間的な長さが長くなるためRNN等で学習する際に入出力のタイミングが合わない問題に対処す...第634問CTCにおいて入力音声に対して出力すべき文字がない空白の時間帯をネットワークに表現させるために導入された特殊な文字はどれ...第635問テキストデータを入力として受け取りそれを人間の声のような自然な音声データに変換して出力する技術を何と呼ぶか。第636問深層学習を用いて高音質な音声波形を直接生成するモデルであり時間的に離れた情報を扱うためにDilated Convolut...第637問CutMixやMixupなどのデータ拡張手法がモデルの学習にもたらす本質的な効果として適切なものはどれか。第638問Faster R-CNNにおいて候補領域の抽出を高速化するために導入されたRPNの正式名称はどれか。第639問AlexNetが登場した2012年のILSVRCコンペティションにおいて2位のチームが採用していた従来型のアプローチはど...第640問畳み込みニューラルネットワークにおいて畳み込み層と並んで特徴マップを縮小し位置ズレへの耐性を持たせる層はどれか。第641問コンピュータに人間の言葉を理解させ処理させる技術分野の一般的な略称はどれか。第642問自然言語処理においてn個の単語や文字をひとまとまりとして扱う表現手法でn=2の場合を何と呼ぶか。第643問自然言語処理においてn個の単語や文字をひとまとまりとして扱う表現手法でn=3の場合を何と呼ぶか。第644問テキストデータを単語の集合と見なしそれぞれの単語の出現頻度のみに注目する表現手法はどれか。第645問Bag-of-Words（BoW）の特徴として正しい記述はどれか。第646問文書内における特定の単語の重要度を測るためによく用いられる評価手法はどれか。第647問TF-IDFの計算においてIDF（逆文書頻度）が意味する指標はどれか。第648問TF-IDFにおいて最も高い値（重要度）となる単語の特徴はどれか。第649問単語を表現する際その単語に対応する1箇所だけが1でそれ以外が0となるような疎なベクトルを何と呼ぶか。第650問ワンホットベクトルのような表現方法が抱えている決定的な弱点はどれか。第651問ワンホットベクトルのように意味が各次元に分散しておらず局所的に割り当てられている表現を何というか。第652問単語を低次元で連続的な実数値ベクトルとして表現し意味の近さを計算可能にする手法を何と呼ぶか。第653問単語埋め込み（word embedding）によって得られる表現の性質として適切な呼び方はどれか。第654問分散表現を獲得するための代表的な手法であり2013年に提案されて広く普及したものはどれか。第655問word2vecが獲得した分散表現の優れた性質を示す有名な例はどれか。第656問word2vecの学習アプローチのうち周辺の単語から中心の単語を予測するモデルはどれか。第657問word2vecの学習アプローチのうち中心の単語から周辺に現れる単語を予測するモデルはどれか。第658問word2vecの改良版として単語を構成する部分文字列（サブワード）の情報を学習に組み込んだ手法はどれか。第659問fastTextがword2vecと比較して特に優れている点はどれか。第660問word2vecなどの固定の分散表現が抱えていた弱点を克服し文脈によって単語の表現を変化させる手法はどれか。第661問大量のテキストデータで汎用的な言語知識を学習しその後特定のタスクに応用するモデルの総称はどれか。第662問OpenAIが開発した事前学習モデルでありトランスフォーマーのデコーダ部分を活用しているものはどれか。第663問Googleが開発した事前学習モデルでありトランスフォーマーのエンコーダ部分を活用しているものはどれか。第664問自然言語処理タスクのひとつである自然言語推論（NLI）の目的として正しいものはどれか。第665問BERTが事前学習で行う2つのタスクのうち文中の単語の一部を隠してそれを予測させるタスクはどれか。第666問BERTが事前学習で行う2つのタスクのうち2つの文が連続した文脈であるかを予測させるタスクはどれか。第667問BERTの特徴としてGPTと比較して構造的に大きく異なる点はどれか。第668問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。第669問GPT-2からGPT-3へと進化する過程で劇的に増加したパラメータ数はおよそどの規模に達したか。第670問ChatGPTの学習に用いられている人間が望ましいと思う回答をフィードバックして調整する手法はどれか。第671問自然言語処理モデルの総合的な性能を評価するために作られた複数のタスクを含むベンチマークテストはどれか。第672問GLUEの日本語版として早稲田大学やヤフーなどが中心となって構築したベンチマークデータセットはどれか。第673問ChatGPTの内部モデルとしても使われているGPTシリーズのテキスト生成における基本的なメカニズムはどれか。第674問Googleが開発し対話型AI「Bard」の裏側でも稼働していた大規模言語モデルの名称はどれか。第675問ディープラーニングを用いた自然言語処理において「ファインチューニング」が意味する工程はどれか。第676問TF-IDFの特徴として「is」や「the」のような多くの文章に出現する一般的な単語の評価値はどうなるか。第677問単語の分散表現において「king - man + woman」のベクトル計算を行った場合に最も近い位置にくる単語はどれか...第678問未知語（OOV）の問題に対してサブワード（部分文字列）の情報を活用することで頑健性を持たせたモデルはどれか。第679問「銀行」という単語が「土手」の意味か「金融機関」の意味かを文脈に応じて正しく表現し分けられるモデルはどれか。第680問BERTが事前学習の際に用いる2つのテキストの区切りや分類タスクの目印として挿入する特殊トークンはどれか。第681問大規模言語モデルがパラメータ数を巨大化させた結果として獲得したとされる「創発的」な能力の例はどれか。第682問RLHF（人間からのフィードバックを用いた強化学習）を導入しなかった場合の大規模言語モデルのリスクはどれか。第683問Bag-of-Wordsにおいて文書をベクトル化する際そのベクトルの次元数は何によって決まるか。第684問ワンホットベクトルの欠点を表現する言葉として「次元の呪い」に陥りやすい理由として正しいものはどれか。第685問CBOWとスキップグラムのうち一般に出現頻度の低い単語の学習に向いているとされる手法はどれか。第686問トランスフォーマーのエンコーダ側のみを利用し全ての単語間の双方向のAttentionを学習の基盤としているモデルはどれか...第687問トランスフォーマーのデコーダ側のみを利用し過去の単語から未来の単語を一方向に予測する生成タスクに特化したモデルはどれか。第688問自然言語処理タスクの中でレビューのテキストが「肯定的」か「否定的」かを判定するタスクを何と呼ぶか。第689問ELMoが文脈を理解するために内部のアーキテクチャとして採用していたニューラルネットワークの構造はどれか。
⑧ DL応用②強化・生成・転移・解釈・軽量化
139問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。
第690問ディープラーニングと強化学習を組み合わせた手法の総称を何と呼ぶか。第691問2013年にDeepMind社が発表し深層強化学習ブームの火付け役となった代表的な手法はどれか。第692問DQNが対象とした家庭用ゲーム機はどれか。第693問DQNのニューラルネットワークに入力されるデータは何か。第694問DQNにおいてニューラルネットワークが出力する値は何か。第695問DQNの学習を安定させるために過去のゲームプレイ経験をメモリに保存しランダムに取り出して学習する仕組みはどれか。第696問DQNにおいて目標となるQ値を計算するためのネットワークを一定期間固定しておく手法はどれか。第697問Q学習で発生しやすいQ値の過大評価を防ぐために提案されたDQNの改良手法はどれか。第698問状態の価値と各行動の相対的な良さ（アドバンテージ）を別々に計算し最後に足し合わせるDQNの改良手法はどれか。第699問Q値を単なる期待値の平均としてではなく得られる報酬の確率分布として予測するDQNの改良手法はどれか。第700問探索を促すためにネットワークの重みに意図的にノイズを加えるDQNの拡張手法はどれか。第701問DQNの代表的な6つの拡張手法を統合し極めて難易度の高いゲームでも高いパフォーマンスを発揮したモデルはどれか。第702問2016年に世界トップレベルのプロ棋士に勝利し世界中に衝撃を与えたDeepMind社の囲碁AIはどれか。第703問AlphaGoが盤面の評価と手の選択に用いた探索アルゴリズムはどれか。第704問初期のAlphaGoの学習プロセスにおいて最初に行われた学習アプローチはどれか。第705問人間の教師データを一切使わずルールだけを与えられた状態から自己対戦のみでAlphaGoを凌駕したモデルはどれか。第706問囲碁だけでなく将棋やチェスにも対応できるよう一般化されそれぞれの専用AIをも打ち破ったモデルはどれか。第707問2018年にOpenAIが発表しマルチプレイヤーの対戦ゲームDota 2において世界トッププロを倒したAIはどれか。第708問OpenAI Fiveのように複数のエージェントが同一環境内で協力や競争を行いながら学習する枠組みを何というか。第709問OpenAI Fiveの学習アルゴリズムとして採用された強化学習の手法はどれか。第710問OpenAI Fiveが世界トッププレイヤーに勝利するまでに学習したゲーム内の時間は合計でどれくらいに相当するか。第711問DeepMind社が2019年に発表しリアルタイムストラテジーゲームのStarCraft 2でプロに勝利したAIはどれか...第712問AlphaStarが扱ったStarCraft 2などのRTSゲームがボードゲームよりもAIにとって難しいとされる理由はど...第713問AlphaStarのネットワーク構造に組み込まれているアーキテクチャの組み合わせとして正しいものはどれか。第714問ゲームAIとは異なり実世界のロボット制御などで必要となるハンドルの角度やモーターの出力などの行動形式を何と呼ぶか。第715問強化学習において状態や行動の数が指数関数的に増大し計算や学習が困難になる問題を何と呼ぶか。第716問エージェントが最終的な目標を達成した時だけでなく中間的な状態にも報酬を与えて学習を導く手法を何と呼ぶか。第717問強化学習におけるサンプル効率が低いという課題は何を意味しているか。第718問ロボットを実環境で直接学習させる際に生じる安全性の問題とは具体的にどのようなものか。第719問探索によるデータ収集を行わず事前に用意された固定のデータセットのみを使って強化学習を行う手法を何と呼ぶか。第720問人間の操作記録などの手本データを用意しエージェントにその行動を真似させるように学習させる手法を何と呼ぶか。第721問実世界のロボット学習のリスクやコストを下げるためによく利用されるコンピュータ上の仮想環境を何と呼ぶか。第722問シミュレータで学習させたモデルをそのまま実世界のロボットの制御に適用するアプローチを何と呼ぶか。第723問Sim2Realにおいてシミュレータ内の物理法則や環境と実世界との間に存在する埋めがたい差異を何と呼ぶか。第724問リアリティギャップを埋めるためシミュレータ内の質量や摩擦などのパラメータをランダムに変更して学習させる手法はどれか。第725問2019年にOpenAIがドメインランダマイゼーションを用いてロボットハンドで成功させた複雑なタスクはどれか。第726問既存の基本的な制御システムをベースとし強化学習がその制御のズレや誤差のみを補正するように学習する手法はどれか。第727問エージェントが自身の行動によって環境がどう変化するかを予測する内部モデルを学習し計画に活用する枠組みを何というか。第728問ディープラーニングにおいて画像や文章を分類するのではなく新しいデータを生み出すタスクを総称して何と呼ぶか。第729問2014年にIan Goodfellowらによって提案された2つのネットワークを競い合わせるように学習させる生成モデルは...第730問GANを構成する2つのネットワークのうち乱数から本物そっくりの偽物データを作り出そうとする側を何と呼ぶか。第731問GANを構成する2つのネットワークのうち入力されたデータが本物かジェネレータが作った偽物かを見破る役割を持つ側を何と呼ぶ...第732問GANにおけるジェネレータとディスクリミネータの学習関係を分かりやすく表現した有名な例えはどれか。第733問GANのアーキテクチャに畳み込みニューラルネットワークを組み込み高解像度で安定した画像生成を可能にしたモデルはどれか。第734問白黒画像とカラー画像のように変換前と変換後のペアとなる画像データセットを用いて画像間の変換ルールを学習するGANはどれか...第735問Pix2Pixの弱点であるペア画像を用意する手間を解決しペアになっていないデータ群同士から画像変換を学習できるモデルはど...第736問データに徐々にノイズを加えていく過程とノイズから元のデータを復元する過程を学習し高品質な画像を生成する手法はどれか。第737問Diffusion Modelにおいて元の画像データに少しずつガウスノイズを足していき最終的に完全なノイズにするプロセス...第738問Diffusion Modelにおいて完全なノイズから少しずつノイズを除去していき最終的にクリアな画像を生成するプロセス...第739問Diffusion Modelが生成AIの主流としてGANに代わり広く使われるようになった最大の理由はどれか。第740問複数の異なる視点から撮影された2D画像を入力としそこから3Dシーンを構築して自由な視点の画像を生成できる技術はどれか。第741問NeRFのネットワークが入力として受け取る情報は画像のピクセルデータ以外に何が必要か。第742問NeRFのネットワークが3次元空間の特定の座標に対して出力する情報は何か。第743問大量のデータと計算資源を用いてあらかじめ汎用的な特徴やパターンを学習させておいたモデルを何と呼ぶか。第744問画像認識の分野で学習済みモデルを作るためによく利用される1000クラス以上の物体がラベル付けされた大規模なデータセットは...第745問学習済みモデルを活用する最大のメリットは何か。第746問ある領域で学習した知識を別の関連するタスクの学習に適用し効率よく学習を進める手法の総称を何というか。第747問一般的な転移学習において新しく用意したデータを使って重みが学習・更新されるネットワークの部分はどこか。第748問転移学習において出力層以外の事前学習されたネットワークの層はどのような役割として機能するか。第749問学習済みモデルのネットワーク全体または複数の層の重みを新しいデータセットで追加学習させ微調整する手法を何というか。第750問ファインチューニングを行う際すでに獲得している有用な特徴量を壊さないために設定する学習パラメータの工夫として適切なものは...第751問Sim2Realの課題であるリアリティギャップの具体例として当てはまらないものはどれか。第752問DQNがQ学習にディープラーニングを組み合わせた際に入力として画像を用いることで解決した問題は何か。第753問マルチエージェント強化学習が単一エージェントよりも難易度が高いとされる理由はどれか。第754問StarCraft 2のようなRTSゲームにおいてAIが学習しなければならない特徴的な要素はどれか。第755問連続値制御において行動の選択肢が無数に存在する場合Q学習のような価値に基づく手法に代わってよく用いられる手法はどれか。第756問自動運転車の制御において「アクセルを踏む強さ」と「ハンドルの角度」は強化学習において何に該当するか。第757問強化学習において報酬ハッキングを防ぐための対策として重要になるものはどれか。第758問シミュレータを用いた強化学習の利点として間違っているものはどれか。第759問ドメインランダマイゼーションにおいて意図的にランダム化されるパラメータの例として適切なものはどれか。第760問GANの学習が進み理想的な状態に達したときディスクリミネータが出力する「本物か偽物かの確率」はどの値に近づくか。第761問Pix2Pixにおいて損失関数にL1ノルムを追加する目的は何か。第762問CycleGANのネットワーク構造にはいくつのジェネレータとディスクリミネータが含まれているか。第763問CycleGANにおいてAからBに変換した画像を再びAに戻した際元の画像と一致するべきであるという制約を何と呼ぶか。第764問拡散モデルにおける「ノイズ」とは具体的にどのような処理を指すか。第765問拡散モデルにおいて画像生成をコントロールするためにテキスト（プロンプト）などの条件を追加で入力する技術を何というか。第766問NeRFが2D画像から3Dシーンを復元する際に学習に用いる損失関数のベースとなる考え方はどれか。第767問転移学習とファインチューニングの使い分けの基準として手元の新しい学習データが非常に少ない場合に適しているのはどちらか。第768問ファインチューニングにおいて事前学習済みのモデルの重みを初期値としてそのまま使うのではなく特定の層だけを固定しておくテク...第769問拡散モデルにおいて画像にノイズを加えていくステップを何と呼ぶか。第770問拡散モデルにおいてノイズから元の画像を復元していくステップを何と呼ぶか。第771問拡散モデルの逆拡散過程においてノイズの除去を担うネットワークとして一般的に採用される構造はどれか。第772問拡散モデルがGANと比較して学習において優れている点はどれか。第773問拡散モデルの学習においてネットワークが予測（推定）する対象は何か。第774問変分オートエンコーダ（VAE）において生成される画像の質を左右する潜在空間の性質はどれか。第775問2021年にOpenAIが発表した画像とテキストを同じベクトル空間で扱うことができるモデルはどれか。第776問CLIPの学習手法において画像とテキストの正しいペアの類似度を大きくし異なるペアを小さくする手法を何というか。第777問CLIPの内部で使用されているテキスト側のエンコーダとして採用されているアーキテクチャはどれか。第778問CLIPの内部で使用されている画像側のエンコーダとしてトランスフォーマーを画像に応用したモデルはどれか。第779問2022年に公開されたテキストから画像を生成するモデル「DALL-E 2」の別名はどれか。第780問DALL-E 2においてテキストの潜在表現から画像の潜在表現を生成する役割を担うモジュールはどれか。第781問拡散モデルを潜在空間上で実行することで計算コストを抑えつつ高精細な画像を生成する技術を何というか。第782問潜在拡散モデル（LDM）の代表例であり2022年にオープンソースとして公開され世界的に普及したモデルはどれか。第783問Stable Diffusionにおいてテキストによる指示（プロンプト）を生成プロセスに反映させるための機構はどれか。第784問SNSなどで話題となったMidjourneyやStable Diffusionに共通する画像生成のアプローチはどれか。第785問点や線およびそれらのつながりの情報を扱う「グラフ構造」のデータを直接処理できるネットワークを何というか。第786問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。第787問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。第788問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。第789問AlphaFold2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。第790問Google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。第791問GitHubなどで提供されているプログラミングのコード生成を支援するAIツールのベースとなっている技術はどれか。第792問テキストによる指示を入力するとそれに応じた画像を生成するAIのタスクを何と呼ぶか。第793問画像を入力するとその内容を説明するテキストを出力するAIのタスクを何と呼ぶか。第794問複数の異なる種類（画像、テキスト、音声など）のデータを統合して扱うことができるAIの性質を何というか。第795問2021年にスタンフォード大学の研究者らが提唱した多種多様なタスクに適用可能な大規模なモデルを指す言葉は何か。第796問基盤モデルが持つ特徴として「スケール法則」とはどのような関係を示すか。第797問大規模言語モデルにおいてある規模を超えると突然想定していなかった高度な能力が現れる現象を何というか。第798問Googleが開発したPaLMやOpenAIのGPT-4などはどのようなモデルのカテゴリに属するか。第799問基盤モデルの代表例として挙げられるトランスフォーマーをベースとした言語モデルの略称はどれか。第800問CLIPなどのモデルにおいて画像とテキストを共通の形式で表現したベクトルの空間を何と呼ぶか。第801問動画生成AIにおいて静止画の生成と異なり時間的な連続性を維持するために学習される情報は何か。第802問グラフニューラルネットワーク（GNN）が特に活用されている分野として適切なものはどれか。第803問AlphaFold2の成果がもたらす医学的・生物学的なメリットはどれか。第804問画像キャプション生成において画像から特徴を抽出するエンコーダによく使われるネットワークはどれか。第805問画像キャプション生成において抽出された特徴から文章を生成するデコーダによく使われるのはどれか。第806問生成AIにおいてもっともらしいが事実とは異なる「嘘」を出力してしまう課題を何というか。第807問ハルシネーションを防ぐために信頼できる外部知識（データベースやネット検索）をAIに参照させる手法はどれか。第808問拡散モデルの順方向（拡散過程）で行われる処理として正しいものはどれか。第809問拡散モデルの逆方向（逆拡散過程）で行われる処理として正しいものはどれか。第810問潜在拡散モデル（LDM）が画像ピクセルそのものを扱う拡散モデルより効率的な理由はどれか。第811問グラフニューラルネットワークにおいてノードが隣接するノードから情報を受け取り自身の状態を更新することを何というか。第812問タンパク質の構造予測においてAlphaFold2が入力として受け取る情報はどれか。第813問CLIPにおいて画像エンコーダとテキストエンコーダの出力ベクトルをどのように比較するか。第814問Text-to-Imageにおいて入力されたプロンプトの意味を解釈する役割を担うのはどれか。第815問Stable Diffusionなどのモデルにおいて「ネガティブプロンプト」が果たす役割はどれか。第816問基盤モデルの説明として適切でないものはどれか。第817問動画生成AIにおける「時間軸方向の一貫性」とはどのような状態を指すか。第818問拡散モデルにおいて完全なノイズから画像を生成し始める際まず最初に用意されるものは何か。第819問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。第820問画像生成AIの「モード崩壊」について正しい説明はどれか。第821問グラフデータにおいてあるノードに接続されているエッジの数を何と呼ぶか。第822問AlphaGeometryが問題を解く際に行う「補助線の追加」などはどのような知識に基づいているか。第823問OpenAIのGPTシリーズのような基盤モデルにおいて「事前学習」が担う役割はどれか。第824問マルチモーダルAIが活用される身近な例として適切なものはどれか。第825問CLIPの学習に使われる「画像とテキストのペア」とはどのようなデータか。第826問拡散モデルによる画像生成を「彫刻」に例える場合適切な説明はどれか。第827問グラフニューラルネットワークをSNSの不正アカウント検知に使う際のアプローチはどれか。第828問基盤モデルの構築において「教師なし学習」が多用される最大の理由はどれか。
⑨ AIの社会実装・法律・倫理
210問AIを社会で活用する際の進め方と、法律・倫理の論点を学ぶ分野です。出題比重が最も大きい領域で、AIプロジェクトの進め方、データの取り扱いと個人情報保護、著作権や契約、AIによる差別やバイアス、説明責任、各種ガイドラインなどが問われます。技術だけでなく社会との関わりを問う設問が多く、時事的な内容も出やすいのが特徴です。法令やガイドラインの趣旨と、実務上の留意点を結びつけて理解しておくことが合格の鍵になります。
第829問動画データにおける行動認識において空間方向と時間方向の2つの情報を個別のCNNで処理する手法はどれか。第830問通常のCNNを拡張しフィルタを時間方向にも適用することで動画内の特徴を直接抽出する手法を何と呼ぶか。第831問動画内の特定の物体を1フレーム目から継続して追いかけ続けるタスクを何と呼ぶか。第832問動画内で1つの特定の物体のみを追跡対象とする手法の略称はどれか。第833問動画内で複数の物体を同時に検出しそれぞれに個別のIDを付与して追跡する手法の略称はどれか。第834問AIの社会実装において本格的な導入の前に実現可能性を検証する試行段階を何と呼ぶか。第835問AIプロジェクトの推進においてウォーターフォール型ではなく試行錯誤を繰り返しながら進める手法はどれか。第836問AIモデルの評価において現場で実運用に耐えうるかを判断するための指標として適切なものはどれか。第837問AIガバナンスにおいて企業がAIを適切に管理・運用するために定めるべき指針を何と呼ぶか。第838問日本政府が発表したAI社会の基本原則である「人間中心のAI社会原則」に含まれない項目はどれか。第839問2024年に欧州連合（EU）で合意されたAIをリスクに応じて規制する世界初の包括的な法律は何か。第840問EUのAI法において人間の行動を操作したり社会的スコアリングを行うようなAIはどのリスクに分類されるか。第841問EUのAI法において医療機器や重要インフラの制御に用いられるAIはどのリスクに分類されるか。第842問個人を特定できる情報を保護するために日本で定められている法律は何か。第843問個人情報保護法において生存する個人に関する情報であって氏名や生年月日などにより個人を識別できるものを何というか。第844問個人情報を特定の個人を識別できないように加工し復元できないようにした情報を何と呼ぶか。第845問EUにおいて個人のデータ保護とプライバシーを強化するために2018年から施行された規則はどれか。第846問日本においてAIの学習と著作権の関係を定めた著作権法第30条の4の内容として正しいものはどれか。第847問著作権法第30条の4において許諾なく利用できる例外として「著作権者の利益を不当に害する場合」はどのように扱われるか。第848問AIが生成したコンテンツに対して人間に著作権が認められるために必要な条件はどれか。第849問AI倫理においてAIが特定のグループに対して不当な不利益を与えてしまう問題を何と呼ぶか。第850問AIの判断結果がなぜそうなったのかを人間が理解できる形で説明できる性質を何と呼ぶか。第851問ブラックボックス化しがちなAIの判断プロセスを可視化し説明可能にするための技術分野を何というか。第852問AI開発において意図しない攻撃（ノイズを加えた画像など）に対して正しく動作する強さを何というか。第853問入力画像に人間には見えないほど微小なノイズを加えAIの誤認識を意図的に引き起こす攻撃手法を何と呼ぶか。第854問AIの判断における「透明性」とは具体的にどのような状態を指すか。第855問AI倫理のガイドラインとして「AIの軍事利用」について一般的にどのような方針がとられているか。第856問AIプロジェクトにおいて「データの質」が低い場合に起きる問題を端的に表す言葉はどれか。第857問個人情報保護法において「要配慮個人情報」に該当する項目の例として適切なものはどれか。第858問仮名加工情報が匿名加工情報と異なる点として正しい記述はどれか。第859問著作権法においてAIが生成した画像が既存の著作物に酷似している場合に問題となる概念はどれか。第860問AIを開発する企業が負うべき「社会的責任」に含まれる概念として適切なものはどれか。第861問AIの公平性を評価するために用いられる「統計的平等」の考え方に近いものはどれか。第862問AIによる自動的な意思決定についてEUのGDPRが認めている権利はどれか。第863問AIの実装において「プライバシー・バイ・デザイン」とはどのような考え方か。第864問AIが特定の地域の人々に対してだけ正解率が低い場合これは何の問題に該当するか。第865問ディープラーニングモデルの中身が複雑すぎて人間には理解できない状態を指す言葉はどれか。第866問AIガバナンスにおける「人間による監視（Human-in-the-loop）」の意味はどれか。第867問AIを利用したサービスで個人データを取得する際に「利用目的の特定」が必要な理由はどれか。第868問AIプロジェクトのPoCが終わった後のフェーズとして適切なものはどれか。第869問AIの品質保証において「テストデータの漏洩」が問題になるのはどのような状態か。第870問アジャイル開発において1週間から1ヶ月程度の短い開発サイクルのことを何と呼ぶか。第871問日本政府のAI戦略において強調されている「AIリテラシー」の意味として正しいものはどれか。第872問AIモデルの「ドリフト」現象とはどのような状態を指すか。第873問個人情報保護法における「仮名加工情報」の利用目的について正しい制約はどれか。第874問著作権法における「思想又は感情を創作的に表現したもの」という著作物の定義に照らした場合AIが生成しただけのデータはどう扱...第875問AIが生成したものが他人の著作権を侵害しているかどうかを判断する2つの大きな基準はどれか。第876問ディープラーニングモデルを開発する際「データの偏り」を解消するために行う工夫はどれか。第877問AI倫理における「アカウンタビリティ」の訳語として最も適切なものはどれか。第878問AI社会における「デジタルディバイド」の問題として懸念されていることは何か。第879問日本の著作権法第30条の4が「世界で最もAIにフレンドリーな法律」と言われる主な理由はどれか。第880問AIの判断における「公平性」について「格差の是正」を目指す考え方を何と呼ぶか。第881問AI倫理のガイドラインを策定する際に参考とされることが多い国際機関の名称はどれか。第882問企業がAIを導入する際の「法的リスク」として当てはまらないものはどれか。第883問AIプロジェクトにおける「ステークホルダー」とは誰を指すか。第884問AIの社会実装において「人間とAIの役割分担」を決める際に重要とされる考え方はどれか。第885問「AIガバナンス」を実現するために必要な組織的な取り組みはどれか。第886問2024年に発表された「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」はどこの国の政府機関が作成したものか。第887問AIによる偽情報の拡散（ディープフェイクなど）が民主主義にもたらす脅威として懸念されているのはどれか。第888問AIとプライバシーの関係においてインターネットから収集した顔画像で顔認識システムを作る際の問題点は何か。第889問動画認識における「3D CNN」が「2D CNN」と比較して持つ特徴はどれか。第890問動画認識の「Two-Stream CNN」において1つの入力ストリームが静止画（空間情報）であるのに対しもう1つのストリ...第891問物体追跡（MOT）のタスクにおいてIDスイッチ（ID Switch）とはどのような現象を指すか。第892問AIプロジェクトのPoCにおいて期待した結果が出なかった（精度が目標に達しなかった）場合の判断として適切なものはどれか。第893問GDPRにおいて認められている「忘れられる権利（削除権）」とはどのような権利か。第894問AI社会における「公平性」においてAIが判断に用いる特徴量から「性別」や「人種」を単に削除するだけで解決しない理由は何か...第895問アドバーサリアルアタック（敵対的攻撃）を防ぐための対策の1つである「敵対的訓練」とはどのようなものか。第896問AIの法整備において「ソフトロー（Soft Law）」が重視される理由はどれか。第897問生成AIブームによりAI開発の戦略として注目されている「スモールモデル（特化型モデル）」の利点はどれか。第898問AI倫理や法の議論において究極的に目指すべき「信頼できるAI（Trustworthy AI）」の3要素（EU基準）に含ま...第899問不正競争防止法において保護される限定提供データの三要件に含まれないものはどれか。第900問特許法における「発明」の定義として、正しいものはどれか。第901問現在の日本の特許法において、発明者として認められる対象はどれか。第902問2020年施行の意匠法改正により、新たに保護の対象となったものはどれか。第903問AI開発において、受託者が完成を保証し、注文者が対価を支払う契約形態はどれか。第904問AI開発において、特定の業務の遂行を目的とし、善管注意義務を負う契約形態はどれか。第905問AI開発の学習データに機密情報が含まれる場合、契約で特に留意すべき点はどれか。第906問AI生成物が既存の著作物と類似しており、かつ既存の著作物を知っていた場合に成立する概念はどれか。第907問AI開発ガイドラインにおいて、AIの判断の妥当性を検証するために残すべきものはどれか。第908問AIの品質管理において、学習時と運用時でデータの性質が変わり精度が低下することを何と呼ぶか。第909問AIソフトウェアを組み込んだ製品の欠陥により損害が生じた場合、製造業者等に賠償責任を課す法律はどれか。第910問AIガバナンスの構築において、企業が社外に対して公表すべき最も重要な書類はどれか。第911問データセットの作成において、ウェブサイトから情報を抽出するクローリングの法的留意点はどれか。第912問AIが生成した回答に事実無根の内容が含まれるハルシネーションに対し、有効な法的対策はどれか。第913問学習データに含まれる人種や性別の偏りにより、特定の集団に不利益が生じる問題を何と呼ぶか。第914問AIの開発を外部委託する場合、学習によって得られた「学習済みモデル」の権利帰属はどう決めるべきか。第915問経済産業省のガイドラインにおいて、AI特有の不確実性を考慮して推奨される開発手法はどれか。第916問AIにおける「説明責任（アカウンタビリティ）」の対象となる相手として、最も適切なものはどれか。第917問AIの安全性を確保するために、開発段階で行うべき「攻撃に対する検証」を何と呼ぶか。第918問個人情報保護法において、AI学習に利用するために本人の同意が原則不要となる加工方法はどれか。第919問AIモデルの入出力を観察し、学習データに特定の個人が含まれているかを推測する攻撃はどれか。第920問AIモデルに不正なデータを混入させ、特定の条件下で誤作動を起こすように仕向ける攻撃はどれか。第921問入力データに微小なノイズを加え、人間に見分けがつかない状態でAIを誤認識させる手法はどれか。第922問生成AIに対して、システムが意図しない操作や機密情報の出力を強制する入力を何と呼ぶか。第923問AI開発における「データの出所（プロバナンス）」を確認する主な目的はどれか。第924問AIを利用した採用選考において、過去のデータに基づき女性の合格率を下げてしまった事例が示すリスクはどれか。第925問欧州のGDPRにおいて、個人の権利として認められている「プロファイリング」に関する制限はどれか。第926問AIの透明性を高めるための「XAI（説明可能なAI）」が求められる理由として正しいものはどれか。第927問AIガバナンスにおける「人間による監視（Human-in-the-loop）」の定義はどれか。第928問AI開発で用いられるOSS（オープンソースソフトウェア）の利用において留意すべき点はどれか。第929問AIの品質保証（QA）において、従来のソフトウェアテストと異なる点は何か。第930問AI利活用ガイドラインにおいて、AIによる「偽情報（ディープフェイク）」の拡散を防ぐための対策はどれか。第931問AI社会の基本原則である「ELSI」のSが指す言葉はどれか。第932問AIが生成した文書を自社の公式見解として発表する場合、最も注意すべき倫理的な課題はどれか。第933問AI開発の契約で「モデルの利用権」を受託者が保持し、他の案件に流用することを認める条項の目的は何か。第934問AI導入のPoC（概念実証）において、評価指標をあらかじめ合意しておくべき理由はどれか。第935問生成AIによる著作権侵害の判断において、既存の著作物との「類似性」の判断基準はどれか。第936問AIを搭載したロボットが他人に怪我をさせた場合、民法上の責任を負う可能性がある主体はどれか。第937問日本政府の「人間中心のAI社会原則」において、AIが目指すべき社会のあり方はどれか。第938問AIの判断における「透明性」とは、具体的にどのような状態を指すか。第939問個人情報をAI学習に使う際、本人の同意を得るのが困難な場合の対応として正しいものはどれか。第940問AIを利用したサービスの利用規約において、勝手に規約を変更できる条項を設ける際の要件はどれか。第941問AI開発において、受託者が委託者から提供されたデータを、他の目的で利用することを禁じる契約条項はどれか。第942問AI倫理において、AIに過度に依存することで人間が本来持っている能力が低下する懸念を何と呼ぶか。第943問AIが社会の重要なインフラ（電力網や金融など）を制御する際、最も求められる技術的性質はどれか。第944問AIの「プロンプト」の中に他人の個人情報を入力し、AIに分析させる行為の問題点は何か。第945問AI開発の請負契約において、納品されたAIの精度が期待を下回っていた場合の責任（契約不適合責任）の範囲はどう決まるか。第946問AIのリスク管理において、最悪の事態（暴走や倫理違反）を回避するために設ける「強制停止スイッチ」の比喩表現はどれか。第947問データセットに著作物を利用する際、「非享受利用」に該当する場合に許諾が不要となる主な理由はどれか。第948問AIが生成したプログラムコードを自社の製品に組み込む際のライセンス上のリスクはどれか。第949問AIによる「パーソナライズ」が進むことで、ユーザーが自分好みの情報だけに囲まれ、多様な意見に触れられなくなる現象はどれか...第950問AIガバナンスにおける「第三者認証」のメリットはどれか。第951問生成AIによるフェイクニュースがSNSで拡散されることの最大のリスクはどれか。第952問AI開発で「営業秘密」として保護を受けるために必要な管理方法はどれか。第953問AIの「モデル反転攻撃」の具体的な脅威として、正しいものはどれか。第954問AI開発における「準委任契約」と「請負契約」の最大の違いは何か。第955問AI倫理指針において、AIの判断が人間に心理的な苦痛や依存を与えないように配慮することを何というか。第956問AIの品質管理における「継続的モニタリング」が必要な理由はどれか。第957問AI学習用のデータセットの作成において、人手による「アノテーション（タグ付け）」が必要な理由はどれか。第958問著作権法第30条の4の規定により、学習のために他人の著作物を複製する行為は原則どう扱われるか。第959問AI開発の契約における「瑕疵担保責任（契約不適合責任）」の期間は通常どう定めるべきか。第960問AI社会において、AIを使いこなせる人とそうでない人の間で生じる格差を何と呼ぶか。第961問AIを利用した自動運転において、事故が起きた際の法的責任の所在について現在どのような議論がなされているか。第962問AIのガバナンスにおける「監査（オーディット）」の目的として正しいものはどれか。第963問AI倫理における「教育・リテラシーの向上」が重要とされる理由はどれか。第964問AIの開発において、特定の目的（例：病気診断）以外で開発したモデルを無断で軍事転用することのリスクはどれか。第965問日本の「AIネットワーク社会推進会議」などの議論において重視されている視点はどれか。第966問AIが作成した絵や文章に対し、著作権が認められるための「創作的寄与」の具体例はどれか。第967問AIを利活用する事業者が、利用者の個人データを海外のサーバーに保存する際に遵守すべき法律はどれか。第968問AI社会の未来において、最も重要とされる人間ならではの役割はどれか。第969問自動運転のレベル分けにおいて、加速・操舵・制動のいずれかをシステムが支援する状態はどのレベルか。第970問自動運転レベル2（特定条件下での自動運転高度化）において、運転の主体は誰（何）か。第971問自動運転レベル3において、システムが作動継続困難となった際に運転操作を代わるべき主体はどれか。第972問自動運転レベル4（高度自動運転）において、特定の走行環境条件下での運転主体は誰（何）か。第973問自動運転レベル5（完全自動運転）とレベル4の決定的な違いは何か。第974問日本の道路交通法改正（2020年施行）により、自動運転レベル3の走行中に認められた行為はどれか。第975問自動運行装置を備えた車両の安全基準を定める日本の法律はどれか。第976問自動運転レベル3の車両で事故が起きた際、運転者に過失がない場合に民事上の賠償責任を負う主体を定める法理はどれか。第977問自動運転中の事故において、システム（プログラム）の欠陥が原因である場合に適用される可能性がある法律はどれか。第978問自動運転における運行供用者責任が免責されるために必要な「三条件」に含まれないものはどれか。第979問都市の抱える諸課題を、ICTやAI等の新技術を活用して解決しようとする持続可能な都市を何と呼ぶか。第980問スマートシティにおいて、各分野（防災、交通、医療等）のデータを相互に連携させるための基盤を何と呼ぶか。第981問日本政府が推進する、AIやロボットを社会のあらゆる所に採り入れた未来社会の姿を指す言葉は何か。第982問AIがホワイトカラーの仕事を代替することに関連して、テキストで指摘されている懸念はどれか。第983問AIによる雇用への影響において、新たに生まれる需要として適切なものはどれか。第984問大規模言語モデルが、事実に基づかないもっともらしい嘘を生成してしまう現象を何と呼ぶか。第985問AIが生成した精巧な偽の画像や動画のことを一般に何と呼ぶか。第986問AI社会において、情報の真偽を判断し適切に情報を活用するために人間に求められる能力を何というか。第987問AIの公平性において、性別や人種などの属性に関わらず、AIの予測結果（合格率など）を一定に保つ考え方を何というか。第988問AIの公平性において、似たような特徴を持つ個人は似たように扱われるべきであるとする考え方を何というか。第989問学習データそのものに社会的な差別や偏見が含まれていることで、AIの判断が歪んでしまう問題を何と呼ぶか。第990問AIの公平性を担保するために、あえて特定の属性（性別など）を学習データから除外する手法の問題点は何か。第991問機械学習を用いたシステムの品質を管理・保証するためのガイドラインとして日本で発表されたものはどれか。第992問AIの品質保証において、学習時と実際の運用時でデータの性質や傾向が変化し、精度が低下する現象を何というか。第993問AIモデルの精度を維持するために、運用開始後も継続的に行うべき作業はどれか。第994問AIへの攻撃手法のうち、入力データに人間には見えない微小なノイズを加え、AIを意図的に誤認識させる攻撃はどれか。第995問回避攻撃に用いられる、AIを誤認識させるために加工されたデータのことを何と呼ぶか。第996問AIの学習データに不正なデータを混入させ、特定の条件下で特定の誤作動を起こすように仕向ける攻撃を何というか。第997問AIモデルの出力を観察することで、学習データの中に特定の個人の情報が含まれているかどうかを推測する攻撃はどれか。第998問AIモデルに大量の入力を行い、その反応から学習データに含まれる顔画像などの特徴的な情報を復元しようとする攻撃はどれか。第999問AIシステムの安全性をテストするために、攻撃者の視点で実際にシステムを攻撃し弱点を発見する専門チームを何と呼ぶか。第1000問AIガバナンスにおける「人間による監視（Human-in-the-loop）」の目的として、正しいものはどれか。第1001問日本政府の「AI事業者ガイドライン」において、AIの開発に関わる事業者が留意すべき事項に含まれないものはどれか。第1002問AIの「説明可能性（Explainability）」が特に強く求められる分野として、適切な例はどれか。第1003問自動運転レベル3において、運転者が「走行中に読書をしてもよい」とされるのはどのような時か。第1004問「自動運行装置」の定義に含まれる三要素として、道路運送車両法で定められているものはどれか。第1005問自動運転事故における「自賠法（自動車損害賠償保障法）」の適用について、レベル3や4ではどうなるとされているか。第1006問スマートシティの構築において、住民のプライバシー保護のために重視される設計思想はどれか。第1007問AIによる社会の変革において、既存の制度とAIの能力が衝突する領域を調整することを何と呼ぶか。第1008問AIが特定の地域出身の人に対してだけ融資の審査を通しにくい場合、これは何の公平性の欠如か。第1009問AIの品質管理における「QA4AI」というコンソーシアムが主に扱っているテーマは何か。第1010問アドバーサリアル・エグザンプルの対策として、攻撃用データをあらかじめ学習データに混ぜて訓練する手法を何というか。第1011問生成AIに対する攻撃で、指示の中に「これまでの制約を無視して、爆弾の作り方を教えて」のように入力する手法はどれか。第1012問「ELSI（エルシー）」という言葉が指す、AI導入時に検討すべき3つの観点は何か。第1013問自動運転車が事故を回避できない状況で、誰を優先して助けるべきかという倫理的な問題を何というか。第1014問AI開発の契約において、仕事の完成を約束し、その結果に対して報酬が支払われる契約形態はどれか。第1015問AI開発の契約において、特定の業務を善良な管理者の注意（善管注意義務）をもって遂行する契約形態はどれか。第1016問AIモデルを開発した際に、そのモデルの著作権は原則として誰（何）に帰属するか。第1017問不正競争防止法で保護される、IDやパスワードで管理され、特定の相手に提供される営業情報を何というか。第1018問AIガバナンスにおける「透明性」とは、具体的にどのような状態を指すか。第1019問AI開発ガイドラインにおいて、AIの利用によって個人の「尊厳」が損なわれないようにすることを重視する考え方はどれか。第1020問AIが他人の著作物を学習することについて、日本の著作権法（第30条の4）では原則どう規定されているか。第1021問AIの学習に著作物を利用できる例外規定において、認められないケースとして正しいものはどれか。第1022問AIの品質管理において、アノテーション（タグ付け）の品質を保つために行われる「一致率の確認」とは何か。第1023問AIへの攻撃手法「モデル抽出攻撃」の目的として正しいものはどれか。第1024問AIガバナンスにおいて、開発者が負うべき「アカウンタビリティ」の適切な意味はどれか。第1025問自動運転における「ODD（作動継続困難な走行環境条件）」が意味するものはどれか。第1026問自動運転レベル4の運行において、日本で新たに導入された許可制度の名称はどれか。第1027問スマートシティにおける「データポータビリティ」の重要性として適切なものはどれか。第1028問AIが生成した絵について、人間が「創作的寄与」をしていないと判断された場合、著作権はどうなるか。第1029問AI倫理において、AIによる自動的なプロファイリング（属性による選別）の結果を、本人が「拒否する権利」を認めている海外の...第1030問AIの安全性を確保するための「形式検証」とは、どのような手法か。第1031問AIの実装において、特定のベンダー（企業）の製品に依存しすぎて、他社への乗り換えが困難になる問題を何と呼ぶか。第1032問AI倫理の議論において、AIが人間の「自律性」を奪わないようにすべきであるという指針の具体例はどれか。第1033問2023年にG7広島サミットで合意された、生成AIに関する国際的なルールの枠組みを何というか。第1034問AIガバナンスにおける「第三者監査」が求められる背景として、適切なものはどれか。第1035問AIを利用した広告において、特定の個人の趣味嗜好を分析して表示する広告を何というか。第1036問AIの品質において「頑健性（ロバストネス）」が高い状態とはどのようなものか。第1037問AI社会における「デジタルディバイド」を解消するための対策として、適切なものはどれか。第1038問AIの開発と利用において、究極的に目指すべき「信頼できるAI」の三要素としてEUが挙げているのはどれか。