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AI実装検定 B級

「AI実装検定 B級」の記事一覧

一度にすべての学習データを使わず、データを小さな束に分けて学習する手法を何というか。

計算効率と学習の安定性を両立させる。

2026年3月3日

誤差を出力層から入力層に向かって逆方向に伝播させ、重みを更新する手法は何か。

Backpropagation（バックプロパゲーション）。

2026年3月3日

入力層と出力層の間に存在する層を何と呼ぶか。

層を深くすることで複雑な表現が可能になる。

2026年3月3日

出力層の予測値と正解データの誤差を定義する関数を何というか。

この値を最小化するように学習を進める。

2026年3月3日

単純パーセプトロンでは解くことができない、代表的な論理演算問題はどれか。

排他的論理和（XOR）は線形分離不能である。

2026年3月3日

入力に重みを掛けて合計し、バイアスを足した値を非線形変換して出力する関数を何というか。

ReLUやシグモイド関数などがこれに当たる。

2026年3月3日

1950年代に考案された、入力層と出力層のみからなる単純なネットワーク構造を何というか。

線形分離可能な問題しか解けない。

2026年3月3日

配列の全要素の合計を求める関数はどれか。

np.sum(array) で合計を算出する。

2026年3月3日

人間の脳の神経細胞を模した数理モデルを何と呼ぶか。

AIにおける最小単位の処理モデル。

2026年3月3日

配列の軸（次元）を入れ替える（転置する）属性はどれか。

array.T で転置行列が得られる。

2026年3月3日