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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が特定のタスクだけでなく、人間のようにあらゆる知的作業を行える概念はどれか。

人間と同等の幅広い認知能力を持つAIは「強いAI」または「汎用人工知能（AGI）」と呼ばれる。

2026年3月13日

誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）が主に使用されるプロセスはどれか。

出力結果の誤差をネットワークに逆伝播させ重みを調整して精度を高める学習手法である。

2026年3月13日

テキストから画像を生成する際、AIに与える指示文を何と呼ぶか。

生成AIへの具体的な入力指示や命令文のことをプロンプトと呼ぶ。

2026年3月13日

自然言語処理において、文脈を考慮して高速に処理できる学習モデルはどれか。

Transformerは注意（Attention）機構を用い、文中の単語間の関係を効率的に学習する。

2026年3月13日

IoTデバイスから発生する大量かつ多様なデータを何と呼ぶか。

量、速度、多様性の3要素（3V）を備えた巨大なデータ群をビッグデータと呼ぶ。

2026年3月13日

AIが特定の判断に至った理由を人間が理解できるようにする技術の総称はどれか。

説明可能なAI（XAI）は、ブラックボックス化しやすいAIの判断根拠を可視化する。

2026年3月13日

平均値からのデータの散らばり具合を数値化した指標はどれか。

標準偏差はデータが平均値の周囲にどの程度分散しているかを示す指標である。

2026年3月13日

異なる形式のデータを統合する際、表記の揺れなどを修正する作業はどれか。

不正確なデータの修正や削除を行い、分析に適した状態に整えるのがクレンジングである。

2026年3月13日

画像認識において、局所的な特徴を抽出するのに適したネットワーク構造はどれか。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は画像データの空間的特徴の抽出に優れている。

2026年3月13日

クラスタリングのように、正解のないデータから構造を見つけ出す学習手法はどれか。

データの類似性などからグループ分けを行うのが教師なし学習の代表例である。

2026年3月13日