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AYCF AIエンジニア-アドバンスト - 練習問題

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練習問題(30問)

Q1

複数の弱学習器を逐次的に学習させ、前のモデルのミスを次のモデルが修正するように学習するアンサンブル手法はどれか?

Q2

不均衡データ対策として、少ない方のクラスのデータを合成して増やす手法を何というか?

Q3

ベイズ最適化を用いて効率的にハイパーパラメータを探索する、日本発のオープンソースライブラリはどれか?

Q4

画像内にある物体の「位置」をバウンディングボックスで特定し、その「種類」を特定するタスクを何というか?

Q5

画素(ピクセル)単位でその場所が何であるかを分類するが、個体までは区別しない手法を何というか?

Q6

学習済みモデルの最終層付近のみを新しいデータで再学習させ、特定のタスクに適応させる手法を何というか?

Q7

自然言語処理において、周辺の単語から中心の単語を予測、あるいはその逆を行い単語をベクトル化する手法はどれか?

Q8

Transformerなどで採用されている、入力データのどの部分に注目すべきかを動的に計算する仕組みはどれか?

Q9

LLMにおいて、外部知識を検索してプロンプトに組み込むことで、最新情報への対応や嘘(ハルシネーション)を抑制する技術はどれか?

Q10

生成器(Generator)と識別器(Discriminator)が互いに競い合うことで学習する生成モデルはどれか?

Q11

画像にノイズを加えていく過程(順拡散)と、ノイズを除去する過程(逆拡散)を学習する最新の画像生成モデルはどれか?

Q12

巨大な学習済みモデル(教師モデル)の知識を、より小さなモデル(生徒モデル)に継承させて軽量化する手法を何というか?

Q13

モデルの重みなどの数値を、32bit浮動小数点から8bit整数などに変換して計算量を削減する手法を何というか?

Q14

学習に寄与していない(重みがゼロに近い)ニューロンの結合を削除することで、モデルを軽量化する手法を何というか?

Q15

複数のモデルの予測結果を、さらに別の「メタモデル」の入力として学習させ、最終的な予測を出す手法はどれか?

Q16

物体検出において、候補領域の提案(Region Proposal)と分類を別々に行う「2ステージ系」の代表的なモデルはどれか?

Q17

物体検出において、画像を一回スキャンするだけで位置と種類を同時に特定する「1ステージ系」の高速なモデルはどれか?

Q18

文脈を双方向から捉えることができ、その後の自然言語処理の発展に大きく貢献したGoogle開発のモデルはどれか?

Q19

LLMにおいて、思考の過程をステップバイステップで記述させることで複雑な推論を可能にする手法を何というか?

Q20

VAE(変分自己符号化器)において、入力データを抽象的な数値(特徴)に変換する部分を何と呼ぶか?

Q21

不均衡データにおいて、多数派のデータを減らすことで比率を調整する手法を何というか?

Q22

モデルがどの特徴量に基づいて予測を行ったかを可視化し、AIの判断根拠を説明する技術の総称はどれか?

Q23

画像全体の中で、同じ種類の物体を個別に識別(例:3匹の猫をそれぞれ区別)して塗り分けるタスクはどれか?

Q24

現在のLLMの基盤となっている、再帰構造(RNN)を使わずAttentionのみで構築されたアーキテクチャはどれか?

Q25

LangChainなどを用いて、LLMが自律的に外部ツール(検索や計算機)を選択して実行する仕組みを何というか?

Q26

AIモデルをスマートフォンやIoT機器などの端末側で直接動作させる仕組みを何というか?

Q27

AIの運用において、時間の経過とともにデータの性質が変化し、モデルの精度が低下する現象を何というか?

Q28

複数のモデルを独立に学習させ、その予測結果を平均したり多数決をとったりする手法はどれか?

Q29

生成モデルにおいて、入力データを一度「潜在変数」に圧縮し、そこからデータを再構成する手法はどれか?

Q30

学習済みモデルの重みを固定し、特定のタスクに合わせて一部のパラメータのみを調整する軽量な学習手法はどれか?

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