技事録係

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G検定

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試験概要 ▼|試験対策 ▼|模擬問題 ▼ G検定は,日本ディープラーニング協会(JDLA)が主催するディープラーニングに関する知識を問う資格試験です。 JDLAは,その人材像を「ディープラーニングの基礎知識を有し,適切な活用方針を決定して事業応用する能力を…

人工知能をめぐる動向 公式例題①

次へ ▶︎️ 国際的な画像認識コンペティション“ILSVRC2012”について,正しいものをすべて選べ。 画像認識は,2017年現在でディープラーニングが最も高い精度を実現できるタスクである。 ImageNetとは,手書き文字認識のためのデータセットである。 優勝チーム…

人工知能をめぐる動向 公式例題②

◀︎ 前へ|次へ ▶︎️ 以下の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢をそれぞれ1つずつ選べ。 第一次AIブームは1950年代に起こった。この頃に人工知能と呼ばれたプログラムは(ア)をもとに問題を解いていた。特に,1996年にIBMが開発した(イ)は,チェス…

人工知能分野の問題 公式例題①

◀︎ 前へ|次へ ▶︎️ 「強いAI・弱いAI」に関する説明として適切なものを2つ選べ。 「強いAI」は,エキスパートシステムと呼ばれ,現在でも広く実用されている。 AGI(Artificial General Intelligence:汎用人工知能)と呼ばれるものは,「強いAI」により近い…

人工知能分野の問題 公式例題②

◀︎ 前へ|次へ ▶︎️ 以下に挙げる用語は,第二次AIブームが起こった際に取り上げられた問題である。 それぞれの問題の説明としてふさわしいものをそれぞれ1つずつ選びなさい。 フレーム問題 シンボルグラウンディング問題 人間の持つ膨大な知識を体系化するこ…

機械学習の具体的手法 公式例題①

◀︎ 前へ|次へ ▶︎️ 空欄に当てはまる語句の組み合わせとして最も適しているものを1つ選べ。 教師あり学習の問題は出力値の種類によって,大きく2種類に分けられる。(A)問題は出力が離散値であり,カテゴリーを予測したいときに利用される。一方,(B)問…

機械学習の具体的手法 公式例題②

◀︎ 前へ|次へ ▶︎️ 以下の文章は,さまざまな機械学習の手法について述べたものである。空欄に最もよく当てはまる選択肢を,語群の中から1つずつ選べ。 学習データに教師データと呼ばれる正解ラベルつきのデータを用いる手法は(ア)と呼ばれ,対照的に正解…

機械学習の具体的手法 公式例題③

◀︎ 前へ|次へ ▶︎️ 以下の空欄に最もよく当てはまる選択肢を1つずつ選べ。 分類問題にはさまざまな性能指標がある。ここでは,サンプルを陽性(Positive)と陰性(Negative)の2クラスに分ける2値分類を考える。(ア)は単純にサンプル全体のうち,予測が正…

ディープラーニングの概要 公式例題①

◀︎ 前へ|次へ ▶︎️ あるニューラルネットワークのモデルを学習させた際,テストデータに対する誤差を観測していた。そのとき,学習回数が100を超えるまでは誤差が順調に下がり続けていたが,それ以降は誤差が徐々に増えるようになってしまった。その理由とし…

ディープラーニングの概要 公式例題②

◀︎ 前へ|次へ ▶︎️ 近年急速にディープラーニングが高い成果を上げるようになった理由として当てはまるものを全て選べ。 半導体技術の進歩による計算機の性能向上やGPUによる高速な並列演算により,現実的な時間で学習を行うことができるようになったため。 …

ディープラーニングの概要 公式例題③

◀︎ 前へ|次へ ▶︎️ 以下の文章を読み,空欄に最もよく当てはまる選択肢を1つずつ選べ。 最適化手法の一つである最急降下法は,学習時に全ての教師データを同時に用いる。これは,(ア)と呼ばれている。一方,ディープラーニングの場合,通常は教師データが…

ディープラーニングの手法 公式例題①

◀︎ 前へ|次へ ▶︎️ 通常のニューラルネットワークにはない,畳み込みニューラルネットワークがもつ分類問題の汎化性能の向上に寄与する特徴として,最も適切なものを1つ選べ。 ネットワークの中間層で,再帰的にフィードバックが与えられる。 決定境界を非線…

ディープラーニングの手法 公式例題②

◀︎ 前へ|次へ ▶︎️ 次の文章の(A),(B)の組み合わせとして,最も適しているものを1つ選べ。 時系列データの分析には,もともと(A)が最も適していると考えられていたが,時系列データのひとつである音声処理の分野では(B)が非常に高い精度を記録して…

ディープラーニングの手法 公式例題③

◀︎ 前へ|次へ ▶︎️ 以下の文章を読み,空欄に最もよく当てはまる選択肢を語群の中から1つずつ選べ。 画像認識の国際的なコンペティションのひとつに,ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition)がある。ここで,2012年にCNNのモデルで…

ディープラーニングの手法 公式例題④

◀︎ 前へ|次へ ▶︎️ 以下の文章の空欄に最も適切に当てはまる選択肢を,各語群の中からそれぞれひとつずつ選べ。 RNN(Recurrent Neural Network)は,(ア)を扱うことに優れている。それまでのフィードフォワードニューラルネットワークと比較して特徴的な…

ディープラーニングの研究分野 公式例題①

◀︎ 前へ|次へ ▶︎️ RNN(Recurrent Neural Network)が自然言語処理の分野で精度の向上に寄与した理由として,最も適しているものを1つ選べ。 畳み込み層で畳み込み処理を行うことにより,単語の出現位置から文脈を読み取れるようになったため。 隠れ層で過…

ディープラーニングの研究分野 公式例題②

◀︎ 前へ 以下の文章の空欄に最も適切に当てはまる選択肢を,各語群の中からそれぞれひとつずつ選べ。 ロボティクス分野でも,機械学習の応用が進められている。例えば,ロボットの動作制御にQ学習やモンテカルロ法などを用いる(ア)のアルゴリズムを利用す…