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2021年12月24日

【無料公開中!】受験直前の最終チェックに! G検定対策問題集#1

【AI】G検定対策問題集

 

G検定とは?

 

・G検定とは日本ディープラーニング協会が開催するAIや機械学習・深層学習の網羅的な知識を有しているかを確認するための試験です。

・合格率は毎回5~7割程度とされていますが範囲が広いため、最新の試験傾向に対応した講座や問題集で勉強しておく必要があります。

 

この対策問題集は弊社社員がG検定を受験し、考えた対策問題です。

回答は最後にダウンロードできるのでメモを取ってください。

 

 

 

1:次の文は何について述べたものか適切なものを選択せよ。

 

音声データをA-D変換して標本化を行う際、

音声データの周波数の2倍を超える周波数で標本化すれば完全復元が可能。

 

①ノーフリーランチ定理

②ベイズの定理

③サンプリング定理

④醜いアヒルの子の定理

 

 

 

2:以下の記述を読み、空欄(ア)に入る言葉として最も適切なものを選べ。

 

「ウェブ上の特定の対象に批判が殺到し、集まりがつかなそうな状態」や「特定の話題に関する議論が盛り上がり、ブログや掲示板などでバッシングが行われる状態」のことを(ア)という。

 

①炎上

②蒸発

③爆発

④祭り

 

 

 

3AIOpsについて述べたものとして、最も適切な選択肢を1つ選べ。

 

AIOpsAIの実装から本番環境導入、運用までのライフサイクルを円滑に進めるための概念であるが、標準的なプロセスの定義はない

AIOpsは、AIOptionsとを合成した造語でAIを開発する際に取れる選択をまとめた概念である

AIOpsにおいて、データサイエンスのアルゴリズムやAIの技術を応用することや、そのソリューションやツールなどに注目が集まっている。

④AIOpsとは実験的な機械学習モデルを本番システムに組み込むプロセスのこと

 

 

 

4:個人情報保護法に関する説明として、誤りがあるものを選べ。

 

①平成295月に施工された改正個人情報保護法では、個人情報保護委員会が新設

された。

②平成295月に施工された改正個人情報保護法では、取り扱う個人情報が5000

以下の事業者の規制を対象外とする制度が廃止された

③他の情報と容易に照合することで特定の個人を識別することができる情報は、

個人情報に該当する。

④個人情報保護法の規定は早くから地方レベルで条例規定がされたのではなく、

国レベルが率先して制定したため、一律の基準が実現した。

  

 

 

5Define-and-runの記述として、最も適切な選択肢を一つ選べ.

 

①処理途中の結果を確認しづらいが、パラメーターの最適化を容易に行える

②処理途中の結果を確認しやすく、デバックや分岐、処理内容の変更が容易に行える

③計算グラフをもとに逆伝播処理は行わず学習することができる

④順伝播処理を実行しながら計算グラフを構築する

 

 

 

Q6:「カメラ画像利活用ガイドブック」に記載されている内容として、最も適切な選択肢を1つ選べ.

 

①カメラ画像に写った目や鼻の形・位置、身長などの特徴は個人データとはなり得ない。

②カメラ画像の撮影および利活用をする際は、事前に口頭で撮影対象者への説明および了承を得る必要がある。

③事前告知には、カメラ画像から生成または抽出等するデータの概要を記載する。

④カメラ画像利活用を促進するためには、個人のプライバシーはないがしろになるのも致し方ない。

 

 

 

Q7:以下の記述を読み、空欄(ア)・(イ)に入る語句として最も適切な組み合わせを選べ。

 

網羅的に探索を行うと膨大な時間がかかってしまうような場合、予め知られている知識や経験の助けを借りて探索の(ア)を算出することで、計算を効率化できる。この知識や経験を「(イ)」という。

 

①(ア)探索の報酬 (イ)ヒューリスティックな知識

②(ア)探索の報酬 (イ)アルゴリズミックな知識

③(ア)コスト (イ)ヒューリスティックな知識

④(ア)コスト (イ)アルゴリズミックな知識

 

 

 

Q8:ニューラルネットワークのハイパーパラメータに該当するものとして、最も適切なものを選べ。

 

①学習率

②重み

③バイアス

④勾配

  

 

 

Q9:以下の文章を読み、空欄(ア)・(イ)に入る語句として最も適切な組み合わせを選べ。

 

(ア)は、次元削減を行うことができるニューラルネットワークである。

また、ニューラルネットワークのうち、特に層が深いものを総称して(イ)と呼ぶ

 

①(ア)オートエンコーダ

 (イ)ニューロン

②(ア)畳み込みニューラルネットワーク

 (イ)ニュートロン

③(ア)オートエンコーダ

 (イ)ディープニューラルネットワーク

④(ア)畳み込みニューラルネットワーク

 (イ)ディープニューラルネットワーク

 

 

 

Q10:テキストマイニングでは、形態素解析でテキストを単語などの最小単位に切り分けた後、ベクトルの形式に変換し、処理する手法を用いる。

この手法の名称として、最も適切な選択肢を一つ選べ。

 

①N-gram

②Bag-of-WordsBoW

③ワンホックベクトル

④TF-IDF

 

 

 

Q11:ディープフェイクとは(ア)という手法を用いた画像合成技術で、(イ)といった特徴がある。

最も適切な組み合わせを一つ選べ。

 

①(ア)GAN

 (イ)教師なし学習が可能な一方、ラベリングが無いことで学習が不安定になる

②(ア)Efficient Net

 (イ)教師あり学習をベースに安定した学習を行う

③(ア)GAN

 (イ)教師あり学習をベースに安定した学習を行う

④(ア)Efficient Net

 (イ)教師なし学習が可能な一方、ラベリングが無いことで学習が不安定になる

 

 

 

Q12:データの収集において、以下の文章は何の説明か、最も適切な選択肢を1つ選べ。

 

不適切な標本抽出を行うことで、母集団を代表しないデータが選ばれてしまうこと。

 

①サンプリング・バイアス

②オープン・イノベーション

③Random Erasing

④プルーニング

 

 

 

Q131989年にヤン・ルカンらによって提案された、初期畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の代表かつ深層学習開発を促進した画像認識の手法とは?

 

①AlexNet

②ResNet

③LeNet

④VGGNet

 

 

 

Q14:モデルの軽量化において、アナログ信号などの連続量を整数などの離散値で近似的に表現する手法として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

 

①白色化

②正則化

③初期化

④量子化

 

 

 

Q15:以下の記述を読み、空欄(ア)に入る語句として最も適切な組み合わせを選べ

回帰とは、入力されたデータから(ア)することである。

例えば、株価の予測、売り上げの予測などが具体的な問題設定として挙げられる。

 

①データを分類

②特徴量を算出

③数値を予測

④外れ値の影響を小さく

 

 

 

Q16:1次元正規分布の確率密度関数に関する記述として最も適切なものを選べ。

 

①確率密度関数を図示すると、平均を中心とした左右対称のグラフになる

②確率密度関数のパラメーターは、平均と分散である

③確率密度関数に与える分散が小さいほど分布の傾きが緩やかになる

④確率密度関数を−∞から+∞について積分すると結果は1になる

 

 

 

Q17:フォルマントは音声認識において非常に重要な周波数帯であるが、フォルマントは母音と子音、どちらの識別に寄与するか?

 

①母音

②子音

 

 

 

Q18:以下の記述を読み、空欄(ア)に入る語句として最も適切なものを選べ。

 

分類問題の誤差関数(損失関数)には、主に(ア)が用いられる。

 

①平均二乗誤差(MSE

②平均絶対誤差(MAE

③平均二乗対数誤差(MSLE

④交差エントロビー誤差

 

 

 

Q19:以下の選択肢の中からネオコグニトロンの説明としてとして最も適切なものを選べ。

 

①ディープニューラルネットワークの一種で、時系列データ(系列データ)を扱うことに向いている。実際には、自然言語処理に利用されることが多い

②あらゆる数値を0~1.0の数値に変換して出力する関数

③入力層と出力層の二層からなり線形非分離な問題を解けないもの

④階層化、多層化された人工ニューラルネットワークであり、手書き文字認識やパターン認識の課題に用いられる。

  

 

 

Q20:以下の記述を読み、空欄(ア)(イ)に入る語句として最も適切な語句を選べ。

 

(ア)は2014年にイアン・グッドフェローによって発表された。ニューヨーク大学教授でありFacebook社のAI研究所副所長でもある(イ)は、これを「機械学習分野において、この10年間で最もおもしろいアイデア」であると形容した。

 

①(ア)変分オートエンコーダ(VAE)

 (イ)ジェフリー・ヒントン

②(ア)敵対的生成ネットワーク(GAN)

 (イ)ジェフリー・ヒントン

③(ア)変分オートエンコーダ(VAE)

 (イ)ヤン・ルカン

④(ア)敵対的生成ネットワーク(GAN)

 (イ)ヤン・ルカン

 


 

 

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