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ITパスポートシラバス6.2 (AI・データ活用)

「ITパスポートシラバス6.2 (AI・データ活用)」の記事一覧

2026年3月13日

20対80の法則

2026年3月13日

AIモデルの精度を保ちつつ、エッジデバイスでの実行のために重みの精度を下げる技術はどれか。

32ビットの数値を8ビット等に圧縮し、計算負荷とメモリ使用量を劇的に減らす。

2026年3月13日

物流センターにおいて、AIが搭載されたロボットが商品のピッキングを行う主な利点はどれか。

重労働や単調な作業をAIロボットが代替することで、労働力不足に対応し精度を高める。

2026年3月13日

統計学の「大数の法則」を正しく説明しているものはどれか。

コイン投げを何万回も繰り返すと、表が出る確率が0.5に収束していくような性質。

2026年3月13日

AIが学習データに含まれる個人情報を出力してしまうリスクを軽減する対策はどれか。

学習前にデータセットから氏名や住所などの機密情報を自動的に削除する処理。

2026年3月13日

データの収集から廃棄まで、データの整合性と品質を保つための管理体制を何と呼ぶか。

組織全体でデータを資産として適切に扱うための規律やルールの運用。

2026年3月13日

AIが不適切な学習データに基づいて、特定の集団に不当な評価を下すことを何と呼ぶか。

学習データに含まれる偏見がAIのアルゴリズムに反映され、不利益を生むリスク。

2026年3月13日

時系列データにおいて、不規則な変動を取り除き、滑らかな傾向を見るために算出する値はどれか。

一定期間ごとの平均をずらしながら計算し、データのトレンドを把握する手法。

2026年3月13日

画像認識のCNNにおいて、入力画像の一部をスライドさせながら計算を行う行列を何と呼ぶか。

画像の特徴（線や角など）を抽出するために使用される小さな数値行列。

2026年3月13日