1.
生成AIのビジネス活用におけるリスクマネジメントとして、適切でないものを1つ選べ。
2.
CNNの学習に利用するデータ拡張技術に関する説明として、最も適切なものを1つ選べ。
3.
次のうち、単語埋め込み技術に関する記述として最も適切なものを1つ選べ。
4.
以下の記述のうち、ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）に関して誤っているものを1つ選びなさい。
5.
ニューラルネットワークにおけるソフトマックス活性化関数の役割について、最も適切な説明を選べ。
6.
以下の選択肢のうち、AIを用いたデータ分析における留意点として最も適切でないものを1つ選べ。
7.
「サポートベクターマシン（SVM）」に関する説明として、最も適切なものはどれか。
8.
以下の文章のうち、深層生成モデルに関して最も適切な記述を1つ選べ。
9.
AIを適用したプロセスの再設計に関する次の記述のうち、最も不適切なものを1つ選べ。
10.
以下の記述の中で、DENDRALプロジェクトに関する説明として最も不適切なものを1つ選びなさい。
11.
AIの第1次ブームは、1956年のダートマス会議に始まり、その期間に多くの基礎的なAI技術が開発された。しかし、技術的な限界と過剰な期待により、このブームは冷却期に入った。第1次ブームの終焉を招いた主な原因として適切なものを1つ選べ。
13.
機械学習における特徴量選択に関する以下の記述のうち、誤っているものを1つ選べ。
14.
ボードゲームにおける探索の組み合わせの数に関する理解を問う以下の問題文を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。ボードゲームの解析において、特にコンピュータを用いた探索技術は重要であり、異なるゲームでは探索の組み合わせの数が大きく異なる。これらの組み合わせ数は、ゲームの複雑さを示す指標の一つとなり得る。特に、以下のボードゲームについて考えた場合、探索の組み合わせの数は（ ）の順に大きくなる。これは、ゲームのルールや盤面の大きさ、可能な手の数などによって決まる。
15.
トイ・プロブレムに関する以下の記述の中で、不適切なものを1つ選びなさい。
16.
GRU（Gated Recurrent Unit）の記述として、最も適切なものを1つ選べ。
17.
2022年に公開されたChatGPTについて、以下の記述のうち誤りを1つ選べ。
18.
以下の説明の中で、フレーム問題とは関連が薄いものを1つ選びなさい。
19.
CNNのアーキテクチャにおいて、入力画像から特徴を抽出するために使用される層で、位置のずれに強い特性を持ち、特徴マップのサイズを縮小することで計算量を減らし、過学習を防ぐ効果も期待できる層の名称を選べ。
20.
以下の選択肢のうち、トイプロブレムのアプローチが第1次AIブームの冷却期に入る一因とされる理由として最も適切なものを選べ
21.
単語埋め込みモデルの概要に関する以下の記述の中で、最も正確なものを1つ選びなさい。
22.
生成AIの文章生成能力を活用したサービスとして、最も不適切なものを1つ選べ。
23.
以下のうち、機械学習とインターネットの発展に関連して、最も正しい記述を選びなさい。
24.
以下の文章を読み、空欄（ア）～（オ）に最もよく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。 ディープラーニングの技術は、（ア）によって大きく進歩し、画像認識、自然言語処理、ゲームのプレイなど、多岐にわたる分野で応用されている。この技術の根幹をなすのは、複数の（イ）を持つニューラルネットワークであり、これにより複雑なパターンも識別可能になる。特に、（ウ）の活用により、大量のデータから特徴を学習し、以前は解決が難しいとされた問題に対しても高い精度での予測や分類が可能となった。しかし、この技術は（エ）に対する依存度が高く、また（オ）に関する課題も指摘されている。
25.
以下の記述のうち、教師なし学習に関するものとして最も適切なものを1つ選びなさい。
26.
AIモデルの運用フェーズにおける管理とメンテナンスに関する以下の記述のうち、最も適切なものを1つ選べ。
27.
以下の選択肢の中で、オントロジーに関して正しくない記述を1つ選んでください。
28.
人工知能の応用分野に関する説明として、不適切なものを1つ選べ。
29.
以下の記述のうち、教師あり学習と教師なし学習の違いを最も適切に説明しているものを1つ選びなさい。
30.
AI倫理と社会的影響に関する次の記述のうち、最も適切なものを1つ選べ。
31.
あるオンラインショッピングサイトで商品のクリック数を予測するために用いる特徴量として適切ではないものを1つ選べ。
32.
人工知能が自律的に行動計画を作成する技術（プランニング）についての記述の中で、最も不適切なものを1つ選べ。
33.
音声認識技術は、日常生活での様々なアプリケーションに応用されており、特にスマートフォンやスマートスピーカーでの利用が拡大している。以下の選択肢の中から、音声認識技術に関する記述として最も正しいものを選べ。
34.
以下の説明のうち、物体検出タスクにおいて用いられるアルゴリズムに関して正しいものを1つ選びなさい。
35.
以下の選択肢から、AIの説明可能性（Explainable AI）に関する記述として最も適切なものを1つ選べ。
36.
ヘビーウェイトオントロジーの特徴に関する説明として、不適切なものを1つ選べ。
37.
ディープラーニングの計算処理において、CPUとGPUの役割に関する以下の記述のうち、最も正しいものを1つ選べ。
38.
AI技術は、企業が直面する様々な課題を解決し、ビジネスプロセスを最適化するために活用されています。例えば、顧客サービスの向上、製品開発の加速、運用コストの削減などが挙げられます。以下の選択肢の中で、AIがビジネスにおいて利用される具体的な例として最も不適切なものはどれか。
39.
ディープラーニングの手法としてCNNがある。CNNについて述べた以下の文章のうち、最も適切なものを1つ選べ。
40.
以下の説明を読み、空欄に当てはまる言葉の組み合わせとして、最も適切なものを1つ選べ。 ある迷路を解くアルゴリズムを設計する際に、全ての可能な経路を探索する必要がある。このプロセスでは、探索の順序が重要となり、適切な探索戦略を選ぶことで、より効率的に目的地に到達することができる。探索アルゴリズムの選択によって、探索の性能が大きく変わる。例えば、迷路の探索において、（ ア ）方式では、現在の経路が行き詰まるまで探索を続け、行き詰まった場合には一つ前の分岐点に戻ることで、新たな経路を探索する。一方、（ イ ）方式では、最初に見つけた分岐点から順に全ての分岐点を探索し、各分岐点から到達可能な全ての経路を平等に探索する。この方法により、（ ア ）は深い経路を優先的に探索するが、（ イ ）は広範囲にわたる経路を同時に探索することができる。結果として、（ ア ）は記憶容量を抑えつつ探索できるが、目的地を見つけるまでの時間は不定である。逆に、（ イ ）は探索する経路の情報を広範囲に保持するため、より多くのメモリを必要とするが、最短経路を見つける可能性が高くなる。 空欄（ア）と（イ）に当てはまる言葉の組み合わせとして、最も適切なものを次の選択肢から1つ選びなさい。
41.
以下の記述のうち、ライトウェイトオントロジーの特徴について誤っているものを1つ選べ。
42.
次のうち、ヒストグラムに関する説明として最も正しいものを選びなさい。
43.
以下の説明のうち、画像セグメンテーションタスクに最も適しているアルゴリズムを1つ選びなさい。
44.
IBMの「ワトソン」に関する記述として不適切なものを1つ選べ。
45.
次のうち、機械学習とAIについての記述として正しいものを1つ選べ
46.
人工知能の研究分野には様々なアプローチが存在する。以下の選択肢の中で、人工知能を構成する主要なアプローチとして最も適切なものを1つ選べ。
47.
日本政府が2023年に策定した「AI戦略2023」における生成AIに関する記述として、最も適切なものを1つ選べ。
48.
PoC（Proof of Concept）フェーズに関する以下の記述のうち、最も適切なものを1つ選べ。
49.
オントロジーにおける概念として、誤っている記述を1つ選べ。
50.
強化学習に関する以下の記述のうち、正しいものを1つ選びなさい。
51.
生成AIが生成した画像の著作権について、正しい記述を1つ選べ。
52.
以下のAIのビジネスへの利活用に関する記述のうち、最も適切なものを1つ選べ。
53.
以下の文章を読み、空欄（ア）～（ウ）に最もよく当てはまる語句の組み合わせを1つ選べ。 深層学習は、多層の（ア）を使用して、大量のデータから複雑なパターンを学習する機械学習の一種である。この技術の基礎は、1980年代にさかのぼるが、（イ）の登場によって、計算能力が飛躍的に向上し、深層学習が広く用いられるようになった。現在では、画像認識、自然言語処理、（ウ）など、多くの分野で応用されている。
54.
以下の選択肢の中から、オントロジーの定義に最も適したものを選んでください。
55.
MLOps（Machine Learning Operations）に関する記述として、適切なものを選びなさい。
56.
機械学習における教師なし学習の代表的な手法の一つである「クラスタリング」に関する説明として、最も適切なものはどれか。
57.
次の説明の中で、機械学習とデータに関して不適切なものを1つ選べ。
58.
機械学習における特徴量の生成に関する次の記述のうち、不適切なものを1つ選べ。
59.
積層オートエンコーダに関する記述として、最も正しいものを1つ選べ。
60.
自己符号化器（Autoencoder）がデータの次元削減に有効である主な理由は何か。以下の選択肢から最も適切なものを1つ選べ。
61.
形態素解析は自然言語処理の基本的な技術の一つである。形態素解析の目的についての説明として、最も適切なものを1つ選べ。
62.
2023年に日本で施行された改正著作権法において、生成AIが生成したコンテンツの著作権に関する記述として最も適切なものを1つ選べ。
63.
AI技術に関するトレンドとして最も不適切な記述を選んでください。
64.
ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）に関する次の記述のうち、正しくないものを1つ選べ。
65.
リカレントニューラルネットワーク（RNN）の特徴に関する以下の記述のうち、正しいものを1つ選べ。
66.
EU一般データ保護規則（GDPR）2024年版における正確性の要件に関する記述として適切なものを選びなさい。
67.
リカレントニューラルネットワーク（RNN）とその学習法に関する以下の記述のうち、正しいものを1つ選べ。
68.
ディープニューラルネットワークを事前学習したモデルをファインチューニングする際、特に注意すべき点はどれか。1つ選べ。
69.
ある病気の診断システムを機械学習を用いて開発した。このシステムの性能を評価する際に重要視すべき指標として、最も適切なものを1つ選べ。
70.
AIの第三次ブームは、いくつかの重要な技術的進歩と社会的な変化によって特徴づけられている。以下の選択肢のうち、第三次AIブームを特徴づけるものとして最も適切なものを選びなさい。
71.
以下の記述のうち、教師あり学習に関するものとして最も適切なものを1つ選びなさい。
72.
人工知能の応用分野は多岐にわたるが、その理由として最も適切なものを1つ選べ
73.
1969年にスタンフォード大学で開発されたシェーキーに関する説明として、不適切なものを1つ選べ
74.
次の説明の中で、Mini-Max法に関する説明として不適切なものを1つ選べ。
75.
ボードゲームの複雑性とAIの能力に関する研究は、AI技術の進化を理解する上で重要である。近年、AIは特定のボードゲームにおいて人間の世界チャンピオンを破るほどに進化した。例えば、Google DeepMindのAlphaGoは、このボードゲームの世界チャンピオンに勝利し、AIの新たな時代を告げた。以下の選択肢の中から、AlphaGoが勝利したボードゲームを選べ。
76.
以下の記述の中で、強いAIと弱いAIの概念に関して誤っているものを1つ選びなさい。
77.
以下の選択肢の中で、ディープニューラルネットワーク（DNN）の説明として最も適切なものを選べ。
78.
次の記述のうち、シンボルグラウンディング問題について誤っているものを1つ選べ。
79.
次のうち、AIのビジネスへの利活用に関する記述として、最も適切なものを1つ選べ。
80.
生成AIの学習データとして、著作権保護の対象となる文章や画像を利用する場合の注意点として、最も適切なものを1つ選べ。
81.
以下の記述の中で、機械学習とデータに関して誤っているものを1つ選べ。
82.
AIブームの歴史に関する次の記述のうち、不適切なものを1つ選べ
83.
次のうち、人工知能がロボット技術に与えた影響の例として最も適切なものを選びなさい。
84.
以下の説明の中で、フレーム問題に直接関連しないものを1つ選べ。
85.
人工知能の応用分野について、次のうち正しいものを1つ選べ
86.
次のうち、実験研究と観察研究に関する説明として最も正しいものを選びなさい。
87.
以下の文章を読み、空欄（ア）～（イ）に最もよく当てはまる語句の組み合わせを1つ選べ。 近年、（ア）技術は、膨大なデータセットから複雑なパターンを識別し、予測を行うことが可能となり、多くの業界で活用されている。この技術を活用することで、例えば、医療画像診断においては、病変の（イ）を高い精度で検出することが可能になる。また、自動運転車の開発においては、周囲の環境を正確に認識し、適切な判断を下すことに寄与している。
88.
機械学習における強化学習の代表的な手法の一つである「Q学習」に関する説明として、最も適切なものはどれか。
89.
次のうち、母集団と標本に関する説明として最も適切なものを選びなさい。
90.
以下の説明のうち、GAN(Generative Adversarial Networks)のデメリットに関して正しいものを1つ選びなさい。
91.
大規模言語モデル（LLM）の応用例として、最も適切なものを1つ選べ。
92.
オートエンコーダの主な用途として最も適切なものを1つ選べ。
93.
生成AIの開発において、大規模な計算資源が必要とされる理由として、最も適切なものを1つ選べ。
94.
以下の選択肢のうち、データ管理のベストプラクティスに反するものを1つ選んでください。
95.
次のうち、機械学習の定義に関する説明として、最も不適切なものを1つ選べ
96.
生成AIの出力におけるバイアス（偏り）に関する以下の記述のうち、最も適切なものを1つ選べ。
97.
学習済みモデルの保護・管理は、ビジネス上で重要な課題である。他企業や他業種と連携する際に特に留意すべき点として、最も適切なものを1つ選べ。
98.
次のうち、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）に関する記述として最も適切なものを1つ選べ。
99.
AI導入の決定過程における重要な考慮点は何か。以下の選択肢から最も適切なものを選べ。
100.
シンギュラリティの到来が人類社会に与える影響について、以下のうち正しいものを選びなさい。
101.
以下の文章を読み、空欄に当てはまる言葉の組み合わせとして、最も適切なものを1つ選べ。 データ分析のプロジェクトにおいて、ある研究者が顧客の購買行動を予測するために（ ア ）を用いている。このモデルは、データを二分していくことで、最終的には各インスタンスを特定のグループに割り当てる。モデルの学習過程で、（ イ ）を使用して最適な分割を見つける。しかし、モデルが特定の訓練データに過剰に適合しないようにするために、（ ウ ）が行われることがある。このプロセスはモデルの複雑さを減らし、新しいデータに対する汎化能力を高める。さらに、モデルの予測精度を高めるために、複数の（ エ ）を組み合わせて使用する手法もある。
102.
エキスパートシステム「MYCIN」に関する以下の記述のうち、不適切なものを1つ選べ。
103.
生成コンテンツに関する著作権の問題を回避するために必要な対策として、最も適切なものを選びなさい。
104.
生成AIが生成した画像の著作権について、正しい記述を1つ選べ。
105.
GANに関する説明として、最も適切なものを1つ選べ。
106.
画像認識に用いるモデルの特徴について、最も適切な説明を選べ。
107.
日本語の自然言語処理において形態素解析が特に重要視される理由を以下の選択肢から最も適切なものを選べ。
108.
ディープラーニングに関する説明として、最も適しているものを1つ選べ。
109.
ディープラーニングにおいて、データセットの問題が学習効果に悪影響を与える可能性がある理由として、最も適切でないものを1つ選べ。
110.
ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）に関する以下の記述のうち、誤っているものを1つ選んでください。
111.
次のうち、分散と標準偏差に関する説明として最も正しいものを選びなさい。
112.
ニューラルネットワークにおいて、以下のうち代表的な活性化関数として正しくないものを選べ。
113.
自己符号化器（Autoencoder）において、データ圧縮を効率的に行うために中間層のニューロン数をどのように設定する必要があるか。以下の選択肢から最も適切なものを1つ選べ。
114.
深層学習に関する以下の記述のうち、不適切なものを1つ選べ。
115.
画像データの前処理において、ノイズ除去やデータの品質向上を目的としてしばしば行われる処理の一つに、ガウシアンフィルタを用いた操作があります。この操作を適用する目的は何か、以下の選択肢から最も正しいと思われるものを1つ選んで答えよ。
116.
以下の説明のうち、物体検出タスクにおいて一般的に使用される技術に関して正しいものを1つ選びなさい。
117.
次のうち、標本調査に関する説明として最も適切なものを選びなさい。
118.
生成AIの社会実装における課題として、最も適切でないものを1つ選べ。
119.
ニューラルネットワークにおける隠れ層の数を増やすことが引き起こす可能性がある問題について、最も適切な説明を選択せよ。
120.
以下の中で、法律分野に応用された知識ベースの人工知能システムを1つ選んでください。
121.
次のうち、クラウドコンピューティングとエッジコンピューティングの違いに関する記述で、最も正確なものを選びなさい。
122.
以下の説明のうち、知識獲得のボトルネックについて誤っているものを1つ選べ。
123.
1956年のダートマス会議では、人工知能研究に関する多くの野心的な目標が提示された。以下の選択肢の中で、その会議で討議された目標に最も合致しないものを選べ。
124.
以下の選択肢のうち、AIを活用したビジネスにおいて最も重要な要素を1つ選べ。
125.
AlphaGoが囲碁の世界チャンピオン、イ・セドルを破った歴史的な対局についての以下の記述のうち、最も適切なものを1つ選べ。
126.
強いAIと弱いAIに関する説明として最も不適切なものを1つ選んでください。
127.
シンボルグラウンディング問題に関する次の記述のうち、正しいものを1つ選べ。
128.
AI導入の意思決定に関する以下の記述のうち、最も適切なものを1つ選べ。
129.
以下の説明の中で、フレーム問題を解決するために提案された方法として、正しくないものを1つ選べ。
130.
以下の記述のうち、機械学習とビッグデータに関して誤っているものを1つ選びなさい。
131.
オートエンコーダに関する記述として最も適切なものを1つ選べ。
132.
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）における畳み込み層の主な目的について、最も適切な説明をしているものを1つ選べ。
133.
以下の記述に基づいて、記述統計学と推測統計学の違いを正しく説明しているものを選択してください。
134.
以下のうち、活性化関数に関する記述として正しいものを選べ。
135.
次の記述の中で、AI技術の発展に関するものとして最も不適切なものを1つ選べ。
136.
テクノロジーの進歩が人間の生命と意識にどのような変化をもたらすかについて、次のうちポスト・ヒューマンの概念に最も適している説明はどれか。
137.
ジョン・サールが提案した「中国語の部屋」思考実験に関する説明として、不適切なものを1つ選べ。
138.
セマンティックセグメンテーションを行うために設計されたニューラルネットワークモデルであるSegNetの特徴として、最も適切なものを1つ選べ。
139.
次の記述のうち、チューリングテストについて誤っているものを1つ選べ。
140.
ダートマス会議では、人工知能の研究と発展について多くの基礎が築かれた。この会議の提案者の一人として、以下のうち誰が正しいか選びなさい。
141.
DQN(Deep Q-Network)の主な特徴として正しいものを選べ。
142.
レイ・カーツワイルが提唱する「技術的シンギュラリティ」とは何か、及びその影響について説明せよ。
143.
生成AIの基盤技術であるTransformerモデルの特徴として、誤っているものを1つ選べ。
144.
SHRDLUシステムについて説明している以下の選択肢の中から、正しくないものを1つ選んでください。
145.
次の記述のうち、質的変数に関する説明として最も適切なものを選びなさい。
146.
ニューラルネットワークの歴史に関する以下の記述のうち、不適切なものを1つ選べ。
147.
AI技術の最新トレンドに関する記述のうち、最も正確なものを選んでください。
148.
ディープラーニングにおいて、大量のデータから有益な情報を抽出し学習する過程で、プレイアウトの概念が利用される場面はどれか。不適切なものを1つ選べ。
149.
ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）に関する次の記述のうち、正しくないものを1つ選べ。
150.
AIシステムがあるタスクを完遂するために、以下のうちプランニングに関する説明として最も適切なものを選べ。
151.
人工知能が自律的に行動計画を立案する際、以下の技術や概念のうち、行動計画、（プランニング、）と直接関連しないものを1つ選べ。
152.
次の文章を読み、空欄に最もよく当てはまるものを1つ選べ。 人工知能が特定のタスクで人間を上回る能力を示すと、その分野は徐々に人工知能の研究領域から除外されることがある。この傾向を指して、「人工知能の成果が社会に認められると同時に、その分野自体が人工知能の範疇から外され、結果として人工知能の進歩が過小評価される」という現象を（ ）と呼ぶ。この現象により、AIの進歩が目に見えにくくなるという指摘がある。
153.
深層生成モデルに関する以下の文章のうち、最も適切なものを1つ選べ。
154.
チューリングテストに関する記述として、不適切なものを1つ選べ。
155.
AIプロジェクトの管理において重要な考慮事項を選ぶ問題。以下の選択肢から、AIプロジェクト進行において最も重要とされる要素の組み合わせを1つ選べ。 （ア）AIプロジェクトは技術開発だけでなく、ビジネスニーズの理解とそれに基づく問題設定が重要である。 （イ）AIプロジェクトにおけるデータの質は重要ではない。重要なのは、使用するアルゴリズムの複雑さと精度である。 （ウ）AIプロジェクトの成功は、チームメンバー間のコミュニケーションと協力、プロジェクト管理の明確さに大きく依存する。 （エ）AIプロジェクトでは、初期のプロトタイプ作成後は改善の必要がなく、そのまま本番環境にデプロイすることが多い。
156.
2023年に公開された、Stable Diffusion XLに関する以下の記述のうち、誤っているものを1つ選べ。
157.
Cycプロジェクトに関する説明として、不適切なものを1つ選べ。
158.
LSTM（Long Short-Term Memory）に関する記述として、最も適切なものを1つ選べ。
159.
以下の説明のうち、GAN（Generative Adversarial Networks）の派生形に関して正しいものを1つ選びなさい。
160.
第2次ブームの衰退の主な原因として適切なものを1つ選べ
161.
ディープラーニングについての下記の記述の中で、最も正確なものを選んでください。
162.
以下に関する記述として、リカレントニューラルネットワーク（RNN）について最も適切なものを選べ。
163.
次のうち、母集団と標本に関する説明として最も適切なものを選びなさい。
164.
Seq2seqモデルは、特定のタスクで広く利用されている。以下のうち、Seq2seqモデルが特に適していると考えられるタスクを選べ。
165.
生成AIの開発と利用において、企業が考慮すべき責任あるAIの原則として、最も適切でないものを1つ選べ。
166.
次の選択肢の中からリカレントニューラルネットワーク（RNN）モデルとみなせないものを1つ選べ。
167.
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）における、全ての入力を他のニューロンと接続し、特徴を統合して最終的な出力を生成する層は次のうちどれか。この層は、ネットワークの深い部分に位置し、高レベルの特徴を学習するのに役立つ。
168.
次のうち、オントロジーの構築に関して誤った説明をしているものを1つ選べ。
169.
ニューラルネットワークにおいて、隠れ層を増やすことのメリットとデメリットに関して、正しい記述を1つ選べ。
170.
AIプロジェクトにおける成功の鍵となるチームの特徴について、最も適切な説明を選びなさい。
171.
次のうち、無作為抽出に関する説明として最も適切なものを選びなさい。
172.
AIと持続可能な開発目標（SDGs）に関する記述として、適切なものを選びなさい。
173.
以下の説明のうち、セグメンテーションタスクを正しく説明しているものを1つ選びなさい。
174.
次のうち、AIの導入による労働市場への影響に関する記述として最も適切なものを選びなさい。
175.
エキスパートシステムのコンポーネントに関する説明として、正しいものを1つ選べ。
176.
ブルートフォース法を使用して解決するのに最も適している問題はどれか。次のうちから正しいものを1つ選べ。
177.
以下の選択肢から、AIを活用したビジネスプロセス改善における注意点として最も適切なものを1つ選べ。
178.
オントロジーの応用に関する説明で、不適切なものを1つ選べ。
179.
生成AIの進化がもたらす、今後の労働市場の変化に関する記述として、最も適切なものを1つ選べ。
180.
アルゴリズムバイアスを防ぐためのデータセットの偏りを緩和する手段として、最も適切でないものを1つ選べ。
181.
次の記述の中で、特徴量に関して誤っているものを1つ選べ。
182.
次のうち、人工知能（AI）とその応用に関する記述として最も不適切なものを1つ選べ
183.
リカレントニューラルネットワーク（RNN）が現在ではあまり使われない主な理由として、最も適切なものを1つ選べ。
184.
以下の説明のうち、ブルートフォース法に関して正しくないものを1つ選べ。
185.
機械学習における教師あり学習の代表的な手法の一つである「決定木」に関する説明として、最も適切なものはどれか。
186.
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）におけるプーリング層の役割について、最も適切な説明をしているものを1つ選べ。
187.
アセスメントフェーズにおけるプロジェクトでの取り組みに関して、最も関連しないものを選んでください。
188.
以下の説明のうち、画像認識モデルに関して正しいものを1つ選べ。
189.
ある研究チームが画像認識のためのニューラルネットワークを設計している。彼らは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いているが、特定の層に関して最適な設計を決定する必要がある。以下の文章を参考に、空欄（ア）～（エ）に当てはまる選択肢の組み合わせとして適切なものを1つ選べ。 チームは、畳み込み層（Convolutional Layer）を用いて特徴を抽出し、その後（ア）層を挿入してデータの次元を縮小した。このプロセスを繰り返した後、（イ）層を通じて画像のクラス分類を行う。初期の実験では、（イ）層直前に（ウ）層を設置しなかったため、過学習が発生していた。しかし、（ウ）層を追加することで、過学習を抑制しつつ、ネットワークの汎化性能を向上させることができた。ただし、（ウ）層の割合を過剰に設定すると、（エ）問題が生じるリスクがあることが分かった。
190.
以下のうち、ディープニューラルネットワーク（DNN）に関する記述として正しいものを1つ選びなさい。
191.
Word2vecのモデルが学習する際、主に使用される手法は次のうちどれか。1つ選べ。
192.
ある病気の診断テストが行われた。テストの結果は以下の通りである。 正しく病気と診断された人数（真陽性）: 80人 病気ではないのに病気と診断された人数（偽陽性）: 30人 正しく病気でないと診断された人数（真陰性）: 90人 病気であるのに病気でないと診断された人数（偽陰性）: 20人 このテストの再現率として、最も適切なものはどれか。
193.
技術的特異点（シンギュラリティー）についての以下の記述のうち、不適切なものを1つ選べ。
194.
以下の説明のうち、CNNを用いた転移学習に関して正しいものを1つ選びなさい。
195.
以下の選択肢の中から、ディープラーニングにおけるファインチューニングの説明として最も適切なものを選んでください。
196.
以下の記述のうち、ニューラルネットワークを用いた学習に関するものとして最も適切なものを1つ選びなさい。
197.
以下の文章を読み、空欄に当てはまる言葉の組み合わせとして、最も適切なものを1つ選べ。 機械学習モデルの訓練には多くのデータが必要であるが、データセットにはしばしば（ ア ）が含まれる。これは、収集されたデータに偏りや誤りがあることを意味し、その結果としてモデルが特定のグループに対して不公平な予測を行う可能性がある。この問題に対処するために、データセットの（ イ ）を行う必要があり、これには（ ウ ）や（ エ ）の技術が用いられる。（ イ ）を通じて、より公正な機械学習モデルを作成することが可能になる。
198.
次のうち、人工知能（AI）と機械学習に関する説明で不適切なものを1つ選べ。
199.
CNNの学習においてデータ拡張を行う目的は何か。次の選択肢から最も適切なものを1つ選べ。
200.
ディープラーニングモデルでの画像認識精度を向上させるために、画像データに対して前処理を施すことが一般的である。次の前処理手法のうち、画像データのサイズを変更せずにそのコントラストを向上させることで、物体の特徴をより明確にする目的で使用される手法はどれか。以下の選択肢から最も正しいと思われるものを1つ選んで答えよ。
