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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

物体の形状をボクセル（立方体）やメッシュではなく；「座標を入力するとその場所の密度と色を返す関数」として表現する技術はどれか。

ニューラルネットワーク自体を3D表現の媒体とする手法。

2026年1月25日

EU AI法において；AIが「ソーシャルスコアリング（個人の社会的信用格付け）」を行うことはどのように規制されているか。

個人の自由を不当に侵害する用途は厳しく制限されている。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの「層の深さ」ではなく；「層の幅」を増やすことで表現力を高める手法を何というか。

Wide ResNetなどが例で；並列計算効率を活かした学習を可能にする。

2026年1月25日

AIの出力が人間の価値観に合致するように；あらかじめ定義された「AIのための憲法（規則群）」を用いて自己修正させる手法はどれか。

Anthropicが提唱した；人間の評価に依存しすぎないアライメント手法。

2026年1月25日

LLMの入力として画像・音声・動画・テキストを等価なトークンとして扱い；単一のトランスフォーマーで処理するモデルを何と呼ぶか。

GPT-4oやGeminiなどが該当し；異なる感覚情報をシームレスに理解する。

2026年1月25日

複数の異なる微調整（Fine-tuning）を施した同一アーキテクチャのモデルを；重みの平均をとるなどの方法で統合する手法を何というか。

個別のモデルの良さを引き継いだ強力な統合モデルを低コストで作成できる。

2026年1月25日

実世界の建物をデジタル上に再現したデジタルツインにおいて；住民のプライバシーや行動履歴がAIによって監視される懸念を何というか。

物理空間とデジタル空間が密接に連携することによる新しい監視リスク。

2026年1月25日

AIの計算リソースの提供者が；トークン（計算量）を資産として扱い；取引可能にする経済圏の概念を何というか。

分散型AIコンピューティングにおいて；リソースの需給を最適化する試み。

2026年1月25日

分類モデルの学習において；正解ラベルを 1.0 ではなく 0.9 などに少し弱めることで；モデルの過信と過学習を防ぐ手法はどれか。

予測の不確実性をモデルに組み込み；汎化性能を高める。

2026年1月25日

2026年時点の議論において；生成AIが作成した「偽の証拠」によって司法判断が歪められるリスクを何というか。

裁判においてAI生成のフェイク動画や録音が提出されることへの懸念。

2026年1月25日