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AYCF AIエンジニア-エキスパート - 練習問題

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練習問題(30問)

Q1

画像をパッチに分割し、Transformerのエンコーダを適用することで画像認識を行うアーキテクチャはどれか?

Q2

画像と言語を共通のベクトル空間に投影し、クロスモーダルな理解を可能にするモデルはどれか?

Q3

損失関数の「平坦さ」を考慮し、近傍の最大損失を最小化することで汎化性能を向上させる最適化手法はどれか?

Q4

モデルサイズ、データ量、計算量の増加に伴い、予測誤差がべき乗則に従って減少する法則を何というか?

Q5

巨大なLLMの重みを固定し、低ランクの行列のみを学習させることで効率的にチューニングする手法はどれか?

Q6

人間のフィードバックを反映させる際、報酬モデルを必要とせずに直接学習データから最適化を行う手法はどれか?

Q7

LLMのコンテキストウィンドウ拡張において、三角関数の回転によって位置情報を付与する数学的背景を持つ手法はどれか?

Q8

Attentionの計算量を削減し、メモリ効率を高めるためにGPUのSRAMを最適に活用する技術はどれか?

Q9

拡散モデルにおいて、計算負荷を抑えるためにピクセル空間ではなく圧縮された「潜在空間」で処理を行うモデルはどれか?

Q10

追加のネットワークを導入し、ポーズやエッジ情報を用いて画像生成のプロセスを細かく制御する技術はどれか?

Q11

周囲の画像から3次元的な構造を推定し、新しい視点からの画像を合成するニューラルレンダリング技術はどれか?

Q12

画像の一部をマスクして隠し、それを復元するように学習させることで高度な特徴抽出を学ぶ手法はどれか?

Q13

分散学習において、モデルの重みや勾配、オプティマイザの状態を各GPUに分散してメモリを節約する手法はどれか?

Q14

グラフ理論を用い、数億件のデータからミリ秒単位で近似近傍探索を可能にするベクトル検索アルゴリズムはどれか?

Q15

悪意のあるプロンプトによって、LLMに設定された安全フィルターを突破させる攻撃を何というか?

Q16

モデルの出力がどれだけ事実(根拠)に基づいているかを測定し、嘘(ハルシネーション)を防ぐ評価指標はどれか?

Q17

入力と出力の境界に実装し、有害なコンテンツや機密情報の漏洩をリアルタイムで監視・遮断するフレームワークはどれか?

Q18

Transformerの計算量を増大させる「系列長の2乗」の問題に対し、近似的に計算量を線形にする手法を検討する動機は何か?

Q19

CLIPなどで使われる、正解のペアを近づけ、不正解のペアを遠ざけるように学習する手法はどれか?

Q20

3D空間を点(ガウス分布)の集合として表現し、リアルタイムで超高速に3D描画を行う最新技術はどれか?

Q21

分散学習において、1つのバッチを時間軸方向に分割し、複数のGPUにパイプのように流す手法はどれか?

Q22

モデルの出力品質を維持しつつ、重みデータをFP16からINT8等に落とす際、学習中に行う調整手法はどれか?

Q23

複数のモーダル(画像・テキスト・音声など)を横断して情報を処理することを何というか?

Q24

モデルが学習時に見たことのない、全く新しい概念や物に対しても推論を行う能力を何というか?

Q25

LLMを自律的に動作させ、検索やAPI実行などの道具を自分で選んで目的を達成する仕組みはどれか?

Q26

大規模なベクトルデータを保存し、その「意味」に基づいた高速な検索を提供するデータベースはどれか?

Q27

AIが人間の意図や倫理的価値観に沿うように行動を調整することを何というか?

Q28

画像生成において、生成したい「概念」や「スタイル」を少数の画像から学習させて、特定の人物やキャラを描き分けさせる技術はどれか?

Q29

AIモデルが運用中に受ける攻撃のうち、訓練データに毒(不正データ)を混ぜて挙動を操作するものを何というか?

Q30

AIの出力が学習元の著作物の特徴をそのまま保持しすぎている場合に生じる、法的・倫理的な懸念はどれか?

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