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総合問題(全ジャンル)

全15問 — 通常学習モード

すべての問題に回答すると採点できます。採点後は解説を確認し、間違えた問題だけ再挑戦できます。
Q1

RNNが扱いやすいデータとして最も適切なものはどれか?

Q2

GPT-3の特徴として最も適切なものはどれか?

Q3

LSTMの正式名称として正しいものはどれか?

Q4

ディープラーニングの発展に大きく寄与した技術はどれか。

Q5

文章の校正を依頼するプロンプトとして最も適切なものはどれか?

Q6

ベクトルデータベースの説明として最も適切なものはどれか?

Q7

次の特徴を持つ機械学習手法はどれか? 試行錯誤を通じて学習・報酬に基づいて行動を改善・教師データ不要

Q8

自己回帰モデルの説明として最も適切なものはどれか?

Q9

CNNで用いられる「畳み込み」の目的として最も適切なものはどれか。

Q10

ルールベースAIの課題はどれか。

Q11

ChatGPTのCode Interpreter(現Advanced Data Analysis)機能の説明として正しいものはどれか?

Q12

AI社会原則における「アカウンタビリティ(説明責任)」の説明として正しいものはどれか?

Q13

LM(言語モデル)の基本的な役割はどれか。

Q14

BERTで用いられる事前学習タスクとして正しいものはどれか。

Q15

RAGの導入で特に期待される効果として適切なものはどれか?

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