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JDLA E資格 (エンジニア)

「JDLA E資格 (エンジニア)」の記事一覧

ベイズの定理において、新たなデータを得て更新された確率を何と呼ぶか。

事前確率に尤度を掛け合わせて正規化したもので、データ観測後の確信度を表すのが事後確率である。

2026年3月13日

確率変数XとYが独立であるとき、分散V(X + Y)はどのように表されるか。

独立な確率変数の和の分散は、それぞれの分散の和に等しくなり、共分散項は0となる。

2026年3月13日

実対称行列の固有値に関する性質として正しいものはどれか。

実対称行列はエルミート行列の一種であり、その固有値は必ず実数になるという重要な性質を持つ。

2026年3月13日

最近の大規模言語モデル（LLM）で注目される「Chain-of-Thought (CoT)」プロンプティングの効果はどれか。

単に答えを求めるのではなく、「まず〜して、次に〜だから、答えは〜」という思考プロセスをプロンプトに…

2026年3月13日

「ニューラルODE（Neural Ordinary Differential Equations）」の革新的な点はどれか。

ResNetなどの層の積み重ねをオイラー法のような離散化とみなし、それを連続的な常微分方程式として定式化…

2026年3月13日

「決定論的方策勾配法（DPG）」と通常の確率的方策勾配法の違いはどれか。

DPGは方策関数が決定論的（同じ入力なら必ず同じ出力）であり、高次元・連続行動空間において効率的に勾配…

2026年3月13日

「CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training)」が学習するタスクは何か。

Web上の大量の画像とテキストのペアを用い、正しいペアの類似度を上げ、誤ったペアの類似度を下げるように…

2026年3月13日

「説明可能なAI（XAI）」における「Grad-CAM」は、何を可視化する手法か。

特定のクラススコアに対する最後の畳み込み層の特徴マップの勾配を使い、画像のどの部分がその判断に重要…

2026年3月13日

AIモデルの軽量化手法「量子化（Quantization）」において、Post-training Quantizationとはいつ行うか。

再学習を行わず、学習済みの重みパラメータを変換して量子化する手法で、手軽にモデルサイズを削減できる。

2026年3月13日

「連合学習（Federated Learning）」における「Secure Aggregation」技術の目的はどれか。

暗号技術を用いて、各デバイスからの勾配情報を秘匿したまま合計値だけをサーバーが計算できるようにし、…

2026年3月13日