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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
日本政府が策定した「AI事業者ガイドライン(2024)」において;AI開発者が優先すべき「3つの理念」に含まれないものはどれか。
基本理念は人権や社会の持続可能性に重点を置いている。
2026年1月25日
ニューラルネットワークが「どんな複雑な関数でも近似できる」という数学的な定理を何というか。
深層学習がなぜこれほど強力なのかを支える理論的根拠の一つ。
2026年1月25日
動画像において;物体が「背後に隠れた(遮蔽された)」後も;その同一性を維持して追跡し続ける技術を何というか。
視界から消えた瞬間の推論も含めて継続的に監視する。
2026年1月25日
エージェントが「環境そのもの」をシミュレートする内部モデルを持ち;その中で想像(思考)して学習する手法を何というか。
実環境での試行錯誤を減らし;効率的な学習が可能になる。
2026年1月25日
LLMのコンテキスト長を「無限」に拡張しようとする試みにおいて;アテンションの一部を「圧縮された記憶」として保持する構造を何というか。
過去の情報をすべて保持する代わりに;重要な情報を要約して残す。
2026年1月25日
LLMのAPIコストを最適化するために;質問の難易度に応じて「安価な小型モデル」と「高価な大型モデル」を自動で使い分ける技術はどれか。
コストパフォーマンスを最大化する実務的なアプローチ。
2026年1月25日
AIが生成したテキストや画像に;「人間が作ったものではない」というラベルを自動で付与し;透明性を確保する仕組みを何というか。
偽情報対策やディープフェイクの識別を助ける。
2026年1月25日
モデルが学習データに対して非常に高い精度(100%など)を出しながら;テストデータでも高い精度を出す不思議な現象を何というか。
現代の深層学習の理論的な謎であり;活発に研究されている。
2026年1月25日
高次元データの次元を削減する際;「局所的な構造」を保ちつつ;非線形に2次元や3次元に投影する手法はどれか。
複雑なデータのクラスタ構造を視覚化するのに適している。
2026年1月25日
AI導入プロジェクトにおいて;開発(Dev)と運用(Ops)に加えて;「データの品質管理(Data)」を統合した考え方を何というか。
AIの精度はデータに依存するため;データの供給ラインの安定化が不可欠。
2026年1月25日
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