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1章

全30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

教師なし学習の例として最も適切なものはどれか?

Q2

ニューラルネットワークの学習における「バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)」の説明として正しいものはどれか?

Q3

ミニバッチ学習(Mini-batch SGD)の説明として正しいものはどれか?

Q4

次元削減が必要となる理由として正しいものはどれか?

Q5

人工ニューロンの説明として最も適切なものはどれか?

Q6

ドロップアウト(Dropout)を推論(テスト)時に使用しない理由として正しいものはどれか?

Q7

AI効果の説明として正しいものはどれか?

Q8

AIの4つのレベルの考え方においてレベル1に近いものはどれか?

Q9

第二次AIブームを特徴づける技術はどれか?

Q10

第二次AIブームで主流となった技術はどれか。

Q11

過学習を防ぐ方法として一般的なものはどれか?

Q12

ビッグデータの特徴として一般的に言われている「3V」に含まれないものはどれか?

Q13

AIの歴史におけるブームの順序として正しいものはどれか?

Q14

ルールベースAIの課題はどれか。

Q15

ディープラーニングのモデル学習に主に使用されるハードウェアはどれか?

Q16

探索アルゴリズムの性能評価指標はどれか?

Q17

第一次AIブームの中心研究分野はどれか?

Q18

強いAIが現在の一般的な実用AIと異なる点として最も適切なものはどれか?

Q19

AlexNet(2012年)の歴史的意義として最も正しいものはどれか?

Q20

第一次AIブームが終焉した主な理由はどれか?

Q21

シンギュラリティが訪れる年はどれか?

Q22

異常検知において教師なし学習として最も適切なものはどれか?

Q23

交差検証(Cross-Validation)の目的として最も正しいものはどれか?

Q24

ニューロンの基本構造として正しいものはどれか?

Q25

機械学習の説明として最も適切なものはどれか?

Q26

教師なし学習に最も適した課題はどれか?

Q27

ANI(弱いAI)の説明として正しいものはどれか。

Q28

特徴量の説明として最も適切なものはどれか?

Q29

技術的特異点を提唱した人物は誰か?

Q30

人工ニューロンまたはノードの説明として最も適切なものはどれか?

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