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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

「AIと知的財産権」の議論において；AIが学習の過程で一時的に著作物をコピーする行為は、日本の法律でどのように扱われるか。

「非享受利用」であれば；著作権者の許諾なく利用できると定められている。

2026年1月25日

3D生成AIにおいて；テキストから作成された3Dモデルの「表面の凹凸や光の反射」をリアルに表現するための地図情報を何というか。

ポリゴン数を増やさずに；微細なディテールを表現する手法。

2026年1月25日

ニューラルネットワークのパラメータを「重み（Weight）」だけでなく「ビット幅（Precision）」も含めて動的に変更する学習手法を何というか。

FP16やBF16などを使い分け；計算速度の向上とメモリ節約を両立する。

2026年1月25日

LLMの推論において；「次に来るトークンの確率分布」から特定のトークンを選ぶ際、上位k個の中から選ぶ手法を何というか。

出力の多様性と一貫性のバランスを調整するデコーディング手法。

2026年1月25日

LLMアプリケーションにおいて；出力結果の「トーン」や「言葉遣い」を、ユーザーの属性に合わせてリアルタイムで変更する技術を何というか。

パーソナライズされた顧客体験を提供するための手法。

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」を完全には把握できず；不完全な情報から判断を下さなければならない枠組みを何というか。

センサーの死角やノイズがある現実世界のタスクをモデル化する。

2026年1月25日

AIが特定の個人の顔を学習した際；その個人の許可なく「新しいポーズや表情」を生成することが侵害する権利はどれか。

個人のアイデンティティを商業的・精神的に守る権利。

2026年1月25日

AIによる自動化の恩恵を全社に広めるため；エンジニアではない現場の人間がノーコードツールでAIを作ることを何と呼ぶか。

IT部門の負荷を減らし；現場のニーズに即応したAI活用を進める。

2026年1月25日

モデルが学習データ内の「相関関係」を学習しすぎてしまい；現実には存在しない「偽の因果関係」で予測してしまうバイアスを何というか。

「病院にいる人は病気が重い」という相関から；「病院に行くと病気が重くなる」と判断してしまうような例。

2026年1月25日

不均衡データの学習において；「少ない方のクラス」のデータを周辺のデータから補完して人工的に増やす手法はどれか。

単なる複製よりも多様性を保ちつつ；クラスバランスを改善できる。

2026年1月25日