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G検定ジェネラリスト検定

「G検定ジェネラリスト検定」の記事一覧

3D生成AIにおいて；たった1枚の画像から「見えていない裏側の形状」を推論して補完する技術を何というか。

拡散モデルやTransformerを用いて；視覚的な想像力を3D空間で実現する。

2026年1月25日

2026年時点の議論において；AIが「自律的に生成した著作物」に著作権を認めるかどうかの国際的な大原則はどれか。

ほとんどの国で；「人間による創作的寄与」がない限り保護されない。

2026年1月25日

LLMの「指示への従順さ」を高めるために；人間の手で作られた高品質な指示と回答のペアで追加学習するプロセスを何というか。

事前学習後のモデルに「対話の形」を教え込む重要なステップ。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの学習中に；「死んだニューロン（常に0を出力する）」が発生するのを防ぐために、活性化関数を工夫する手法はどれか。

負の領域でも勾配を維持することで；学習が完全に止まるのを防ぐ。

2026年1月25日

強化学習において；エージェントが「環境の状態」を遷移確率としてモデル化し；そのモデルを用いてシミュレーションを行う手法はどれか。

実環境での試行回数を劇的に減らせる可能性がある。

2026年1月25日

AIが「特定の価値観」に染まってしまい、他の価値観を排除してしまうことで生じる社会的な「分断」や「偏り」を何というか。

パーソナライズされたAIが；ユーザーの既存の意見だけを強化してしまうリスク。

2026年1月25日

LLMアプリケーションにおいて；ユーザーの過去のやり取りを「要約」してモデルのコンテキストに入力することで、記憶を長持ちさせる手法を何というか。

限られたトークン数の中で；長期間の対話の一貫性を保つための技術。

2026年1月25日

AIを導入した結果；従来の「人件費（変動費）」が「サーバー代やライセンス料（固定費）」に置き換わる経営上の変化を何というか。

損益分岐点の位置が変わり；ビジネスモデルの柔軟性に影響を与える。

2026年1月25日

モデルが予測した「確率」が；実際の「正解率」と一致するように調整する作業を何というか。

「自信満々に間違える」のを防ぎ；AIの信頼度を正しく評価するために重要。

2026年1月25日

データの分布において；「平均値の周辺」にどれだけデータが集中しているか（尖り具合）を示す指標はどれか。

正規分布を基準（3または0）として；値が大きいほど分布の頂点が鋭くなる。

2026年1月25日