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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

AIが概念（知識）を理解するために、実世界と記号をリンクさせる必要があるという問題はどれか。

記号としての「リンゴ」と、実物の色・味・形をAIがいかに結びつけるかという課題。

2026年3月13日

回帰分析において、目的変数が「はい」か「いいえ」の2値をとる場合に適した手法はどれか。

ある事象が発生する確率を0から1の範囲で予測し、分類に用いられる回帰手法。

2026年3月13日

エネルギー分野において、AIが家庭の電力需要を予測し供給を最適化する仕組みはどれか。

ITとAIを活用して、電力網（グリッド）を効率的に制御し省エネを実現する。

2026年3月13日

画像生成AIなどで、学習データに含まれる特定のアーティストの画風を模倣する問題はどれか。

著作権や作家の権利に関わる議論であり、AIによる創作物の法的保護と密接に関連する。

2026年3月13日

AIのモデル開発において、パラメータを調整せずにそのまま使用する初期状態のモデルはどれか。

重みがランダムに初期化されており、まだ特定のパターンを学習していない状態。

2026年3月13日

AIが収集した個人の行動履歴から性格や思想を推定することを何と呼ぶか。

属性や行動の断片から、その人の特徴や行動傾向を勝手に推論しランク付けすること。

2026年3月13日

100点満点のテストで平均点が60点、標準偏差が10点の場合、偏差値70の人の点数は何点か。

偏差値は平均を50とし、標準偏差の1倍分（10点）増えるごとに10加算されるため80点。

2026年3月13日

画像認識において、色や形などの特定のパターンに反応するフィルタを適用する層はどれか。

画像の特徴（エッジや模様など）を抽出するためにフィルタ演算を行う層。

2026年3月13日

データサイエンスにおいて、分析の目的を明確にし、仮説を立てる段階を何と呼ぶか。

何のために分析を行うのか、何を解決したいのかを最初に定める重要な工程。

2026年3月13日

データの中にある、明らかに他の値から大きく離れた異常な数値を何と呼ぶか。

測定ミスや特殊な要因により、全体の分布から極端に逸脱したデータの値。

2026年3月13日