戻る

2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

BERTモデルの説明として正しいものはどれか。

Q2

Claudeの説明として最も適切なものはどれか?

Q3

CNN(畳み込みニューラルネットワーク)の特徴として正しいものはどれか。

Q4

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。

Q5

制限付きボルツマンマシン(RBM)の説明として正しいものはどれか。

Q6

2017年に発表された機械翻訳タスクで革新的な成果を上げたモデルアーキテクチャはどれか?

Q7

自己回帰モデルがテキスト生成で行う処理として最も適切なものはどれか?

Q8

生成AIの特徴として適切なものを1つ選べ。

Q9

生成モデルの基本的な目的として最も適切なものはどれか?

Q10

データセットの説明として最も適切なものはどれか?

Q11

RoBERTaの特徴として正しいものはどれか。

Q12

Self-Attentionの役割はどれか?

Q13

自己回帰モデル(Autoregressive Model)の説明として正しいものはどれか

Q14

GPTモデルとBERTモデルの主な違いはどれか?

Q15

対話型AIの説明として最も適切なものはどれか?

Q16

GANの構成として正しいものはどれか?

Q17

VAEの正式名称として正しいものはどれか?

Q18

GAN(Generative Adversarial Network)において「生成器(Generator)」と「識別器(Discriminator)」の役割として正しいものはどれか?

Q19

注意機構の主な役割はどれか?

Q20

マルチモーダルの例として最も適切なものはどれか?

Q21

マルチモーダルAIの説明として最も適切なものはどれか?

Q22

VAE(変分自己符号化器: Variational Autoencoder)の構造として正しいものはどれか?

Q23

GPT-2の記述で不適切なものはどれか。

Q24

制約付きボルツマンマシンの特徴として正しいものはどれか?

Q25

RNNの正式名称として正しいものはどれか?

Q26

GPT-4oの「o」が意味することとして正しいものはどれか

Q27

InstructGPT(GPT-3.5の前身)が追加した学習手法として正しいものはどれか?

Q28

GANにおける識別器の役割として最も適切なものはどれか?

Q29

自然言語処理またはNLPの説明として最も適切なものはどれか?

Q30

GPTsが有効な場面として最も適切なものはどれか?

回答済み 0 / 30問

すべての問題に回答してください