（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 技術者を支援する無料のサービスやプラットフォームは数多く存在する。例えば、論文の検索サービスである（ア）、強化学習のシミュレーション用プラットフォームである（イ）、データサイエンティストやエンジニアなどがモデルや分析手法の精度などを競い合うプラットフォームである（ウ）などがある。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 技術者を支援する無料のサービスやプラットフォームは数多く存在する。例えば、論文の検索サービスである（ア）、強化学習のシミュレーション用プラットフォームである（イ）、データサイエンティストやエンジニアなどがモデルや分析手法の精度などを競い合うプラットフォームである（ウ）などがある。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ニューラルネットワークにおいて、次の層に渡す値を調整する関数を（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 企業の経営目標を達成するために体系づけられた社内ルール・仕組みのことを（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 プーリングには、各区間の最大値を抽出する（ア）や各区間の平均値を抽出する（イ）などがある。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 プーリングには、各区間の最大値を抽出する（ア）や各区間の平均値を抽出する（イ）などがある。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 Alpha Goは、（ア）の技術を使っている。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 各特徴量を無相関化し、標準化することを（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 深層強化学習の手法であるRainbowは、基準にもとづいてエージェント自身が生成する報酬である（ア）を改良したことで、難易度の高い様々なゲームで人間よりも高いスコアを叩き出した。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 不正競争防止法上の営業秘密になるには、（ア）の要件を満たす必要がある。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 一般物体検出の代表的な手法に、（ア）や（イ）などがある。（ア）は画像全体をCNNに1回入力するだけで、物体の認識と物体領域の切り出しを同時に行うことができるモデルである。また、（イ）はFast R-CNNを改良したもので、候補領域の抽出にセレクティブ・サーチを利用していたものを、Region Proposal NetworkというCNNに置き換えたモデルである。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 一般物体検出の代表的な手法に、（ア）や（イ）などがある。（ア）は画像全体をCNNに1回入力するだけで、物体の認識と物体領域の切り出しを同時に行うことができるモデルである。また、（イ）はFast R-CNNを改良したもので、候補領域の抽出にセレクティブ・サーチを利用していたものを、Region Proposal NetworkというCNNに置き換えたモデルである。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 LSTMブロックを構成する誤差を内部に保存するためのユニットを（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ロジスティック回帰では、一般にデータを2種類に分類したいときは（ア）を使用し、3種類以上に分類したいときは（イ）を使用する。また、データを複数の種類に分類することを（ウ）という。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ロジスティック回帰では、一般にデータを2種類に分類したいときは（ア）を使用し、3種類以上に分類したいときは（イ）を使用する。また、データを複数の種類に分類することを（ウ）という。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ロジスティック回帰では、一般にデータを2種類に分類したいときは（ア）を使用し、3種類以上に分類したいときは（イ）を使用する。また、データを複数の種類に分類することを（ウ）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ハイパーパラメータの調整方法には、指定された分布に従って無作為にパラメータの組み合わせを選択し最適なパラメータを探す（ア）、あらかじめ用意したパラメータの組み合わせから最適なパラメータを探す（イ）、過去の試行結果を参考にして、次の試行を決定する（ウ）などがある。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ハイパーパラメータの調整方法には、指定された分布に従って無作為にパラメータの組み合わせを選択し最適なパラメータを探す（ア）、あらかじめ用意したパラメータの組み合わせから最適なパラメータを探す（イ）、過去の試行結果を参考にして、次の試行を決定する（ウ）などがある。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ハイパーパラメータの調整方法には、指定された分布に従って無作為にパラメータの組み合わせを選択し最適なパラメータを探す（ア）、あらかじめ用意したパラメータの組み合わせから最適なパラメータを探す（イ）、過去の試行結果を参考にして、次の試行を決定する（ウ）などがある。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 特徴量のなどの次元が増えると、データを分析するときの計算量や収集するべきデータ量などが指数関数的に増えてしまうことを（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 生存する個人に関する情報であって、個人情報、仮名加工情報及び匿名加工情報のいずれにも該当しないものを（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 強化学習において、新しい情報を獲得するために行動を行うことを（ア）、既存情報を使って最適な行動を行うことを（イ）という。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 強化学習において、新しい情報を獲得するために行動を行うことを（ア）、既存情報を使って最適な行動を行うことを（イ）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 自然言語タスクには様々な種類がある。例えば、前提と仮説からなる2つの文章を用いて、前提と仮説が正しいか矛盾しているかを推論する（ア）、与えられた文章から肯定的な意見か否定的な意見かを分析する（イ）などがある。また、（ア）は（ウ）とも呼ばれている。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 自然言語タスクには様々な種類がある。例えば、前提と仮説からなる2つの文章を用いて、前提と仮説が正しいか矛盾しているかを推論する（ア）、与えられた文章から肯定的な意見か否定的な意見かを分析する（イ）などがある。また、（ア）は（ウ）とも呼ばれている。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 自然言語タスクには様々な種類がある。例えば、前提と仮説からなる2つの文章を用いて、前提と仮説が正しいか矛盾しているかを推論する（ア）、与えられた文章から肯定的な意見か否定的な意見かを分析する（イ）などがある。また、（ア）は（ウ）とも呼ばれている。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 パーソナルデータを個人から預託され、他の事業者とのマッチングや匿名化したうえでの情報提供、一元管理する制度または事業者のことを（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 説明変数が目的変数をどの程度説明できているかを表す指標として決定係数がある。また、決定係数の求め方には、様々な方法がある。例えば、（ア）を2乗して決定係数を求める方法などがある。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ロボットを実際に動かしてデータを収集する場合、時間がかかってしまう。そこで、ロボットなどを使って解決したいタスクを（ア）で再現し、データ収集効率を上げ、最適な方策を求めるという手法が使われるようになってきた。また、（ア）で学習したモデルを実世界に転移させることを（イ）という。しかし、（ア）と実世界には様々な違いがあるため、モデルの性能が低くなってしまうという問題点がある。（ア）と実世界の違いを（ウ）という。（ウ）を解決する方法として、（エ）を活用する方法がある。（エ）とは、（ア）の環境をランダムに変更することで、（ウ）を小さくし、（ア）から実世界へ移行させたときのモデルの精度低下を防ごうとする手法のことである。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ロボットを実際に動かしてデータを収集する場合、時間がかかってしまう。そこで、ロボットなどを使って解決したいタスクを（ア）で再現し、データ収集効率を上げ、最適な方策を求めるという手法が使われるようになってきた。また、（ア）で学習したモデルを実世界に転移させることを（イ）という。しかし、（ア）と実世界には様々な違いがあるため、モデルの性能が低くなってしまうという問題点がある。（ア）と実世界の違いを（ウ）という。（ウ）を解決する方法として、（エ）を活用する方法がある。（エ）とは、（ア）の環境をランダムに変更することで、（ウ）を小さくし、（ア）から実世界へ移行させたときのモデルの精度低下を防ごうとする手法のことである。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ロボットを実際に動かしてデータを収集する場合、時間がかかってしまう。そこで、ロボットなどを使って解決したいタスクを（ア）で再現し、データ収集効率を上げ、最適な方策を求めるという手法が使われるようになってきた。また、（ア）で学習したモデルを実世界に転移させることを（イ）という。しかし、（ア）と実世界には様々な違いがあるため、モデルの性能が低くなってしまうという問題点がある。（ア）と実世界の違いを（ウ）という。（ウ）を解決する方法として、（エ）を活用する方法がある。（エ）とは、（ア）の環境をランダムに変更することで、（ウ）を小さくし、（ア）から実世界へ移行させたときのモデルの精度低下を防ごうとする手法のことである。

（エ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ロボットを実際に動かしてデータを収集する場合、時間がかかってしまう。そこで、ロボットなどを使って解決したいタスクを（ア）で再現し、データ収集効率を上げ、最適な方策を求めるという手法が使われるようになってきた。また、（ア）で学習したモデルを実世界に転移させることを（イ）という。しかし、（ア）と実世界には様々な違いがあるため、モデルの性能が低くなってしまうという問題点がある。（ア）と実世界の違いを（ウ）という。（ウ）を解決する方法として、（エ）を活用する方法がある。（エ）とは、（ア）の環境をランダムに変更することで、（ウ）を小さくし、（ア）から実世界へ移行させたときのモデルの精度低下を防ごうとする手法のことである。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 多層パーセプトロンには、入力層、（ア）、出力層が存在する。多層パーセプトロンの重みは（イ）によって調整される。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 多層パーセプトロンには、入力層、（ア）、出力層が存在する。多層パーセプトロンの重みは（イ）によって調整される。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 オートエンコーダは（ア）と（イ）から構成されるネットワークである。入力されたデータは（ア）から（イ）、（イ）から（ア）へ伝わっていく。オートエンコーダを何層も重ね合わせたものを（ウ）という。（ウ）は、一気に学習させるのではなく、入力層から順番に学習させていく。このような学習方法を（エ）という。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 オートエンコーダは（ア）と（イ）から構成されるネットワークである。入力されたデータは（ア）から（イ）、（イ）から（ア）へ伝わっていく。オートエンコーダを何層も重ね合わせたものを（ウ）という。（ウ）は、一気に学習させるのではなく、入力層から順番に学習させていく。このような学習方法を（エ）という。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 オートエンコーダは（ア）と（イ）から構成されるネットワークである。入力されたデータは（ア）から（イ）、（イ）から（ア）へ伝わっていく。オートエンコーダを何層も重ね合わせたものを（ウ）という。（ウ）は、一気に学習させるのではなく、入力層から順番に学習させていく。このような学習方法を（エ）という。

（エ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 オートエンコーダは（ア）と（イ）から構成されるネットワークである。入力されたデータは（ア）から（イ）、（イ）から（ア）へ伝わっていく。オートエンコーダを何層も重ね合わせたものを（ウ）という。（ウ）は、一気に学習させるのではなく、入力層から順番に学習させていく。このような学習方法を（エ）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 SENetは、畳み込み層が出力した特徴マップに重み付けする（ア）機能を導入したモデルである

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 自然言語タスクには様々な種類がある。例えば、与えられた文書を1つ以上のカテゴリーに分類する（ア）、文章間の意味的な類似度を判定する（イ）、文章と文章に基づいた質問に対して、最適な回答を返す（ウ）などがある。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 自然言語タスクには様々な種類がある。例えば、与えられた文書を1つ以上のカテゴリーに分類する（ア）、文章間の意味的な類似度を判定する（イ）、文章と文章に基づいた質問に対して、最適な回答を返す（ウ）などがある。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 自然言語タスクには様々な種類がある。例えば、与えられた文書を1つ以上のカテゴリーに分類する（ア）、文章間の意味的な類似度を判定する（イ）、文章と文章に基づいた質問に対して、最適な回答を返す（ウ）などがある。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 訓練データに対する予測と正解の誤差を（ア）、未知データに対する予測と正解の誤差を（イ）という。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 訓練データに対する予測と正解の誤差を（ア）、未知データに対する予測と正解の誤差を（イ）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ネオコグニトロンは、人間の視覚野に関する神経細胞をもとに作られ、（ア）によって発表されたモデルである。また、ネオコグニトロンは学習方法としてadd-if silentを使用し、CNNは（イ）を使用する。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ネオコグニトロンは、人間の視覚野に関する神経細胞をもとに作られ、（ア）によって発表されたモデルである。また、ネオコグニトロンは学習方法としてadd-if silentを使用し、CNNは（イ）を使用する。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 「関係のある入力は重みが大きく、関係のない入力は重みを小さくすること」が原則だが、「現在にとって関係のない入力でも、未来にとって関係のある入力の場合重みを大きくする」とき、重みに対する矛盾が発生してしまう。このような問題を、（ア）と言う。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 教師あり学習と教師なし学習では使用するデータに違いがある。一般に、教師あり学習では（ア）、教師なし学習では（イ）が用いられる。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 教師あり学習と教師なし学習では使用するデータに違いがある。一般に、教師あり学習では（ア）、教師なし学習では（イ）が用いられる。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 現在は、ディープラーニングの研究が進み、数多くのフレームワークやライブラリが提供されている。例えば、Facebookが開発した（ア）、日本のPreferred Networksが開発していた（イ）などがある。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 現在は、ディープラーニングの研究が進み、数多くのフレームワークやライブラリが提供されている。例えば、Facebookが開発した（ア）、日本のPreferred Networksが開発していた（イ）などがある。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 人間が持っている大量の一般常識等をコンピュータが獲得することは極めて難しいということを（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 各決定木の学習を行うために、無作為に一部の学習データを抽出することを（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 様々な手法を活用し、学習用画像データの水増しを行うことで、（ア）を高めることができる。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 任意の文章や文字列を2単語で分割した文字列のことを（ア）という。

これからAIを利用するにあたって、重要になる考え方を記述した文章として、最も不適切な選択肢を選択してください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 2種類のデータの偏差同士の積の平均を（ア）という。また、（ア）を2種類のデータの標準偏差で割ったものを（イ）という。（イ）は2種類のデータの相関の程度を示す指標である。（イ）の取りうる範囲は（ウ）である。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 2種類のデータの偏差同士の積の平均を（ア）という。また、（ア）を2種類のデータの標準偏差で割ったものを（イ）という。（イ）は2種類のデータの相関の程度を示す指標である。（イ）の取りうる範囲は（ウ）である。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 2種類のデータの偏差同士の積の平均を（ア）という。また、（ア）を2種類のデータの標準偏差で割ったものを（イ）という。（イ）は2種類のデータの相関の程度を示す指標である。（イ）の取りうる範囲は（ウ）である。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 画像の生成では、画像の特徴量を分布させた（ア）を学習し、（ア）をもとに画像を生成していく。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 教師なし学習には、データを類似度に基づいてグループに分けていく（ア）、データを要約する（イ）などがある。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 教師なし学習には、データを類似度に基づいてグループに分けていく（ア）、データを要約する（イ）などがある。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 RNNモデルには様々な種類がある。例えば、RNNが登場した初期のモデルに、（ア）や（イ）がある。（ア）は隠れ層の出力値を保持する文脈層を追加したネットワークである。（イ）は（ア）と似ているが、文脈層は隠れ層の代わりに出力層から入力を得るという特徴がある。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 RNNモデルには様々な種類がある。例えば、RNNが登場した初期のモデルに、（ア）や（イ）がある。（ア）は隠れ層の出力値を保持する文脈層を追加したネットワークである。（イ）は（ア）と似ているが、文脈層は隠れ層の代わりに出力層から入力を得るという特徴がある。

（ア）と（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 間違いにも関わらず、正しいと判断してしまうことを（ア）といい、正しいにも関わらず、間違っていると判断してしまうことを（イ）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 データマイニングのための指針となるCRISP-DMは、ビジネスの理解、（ア）、データの準備、モデリング、（イ）、展開の6つのステップから構成されている。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 データマイニングのための指針となるCRISP-DMは、ビジネスの理解、（ア）、データの準備、モデリング、（イ）、展開の6つのステップから構成されている。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ベクトルの大きさのことを（ア）という。（ア）には（イ）や（ウ）などがある。（イ）はベクトルの要素の絶対値の総和で求めることができる。（ウ）はベクトルの要素の2乗和の平方根で求めることができる。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ベクトルの大きさのことを（ア）という。（ア）には（イ）や（ウ）などがある。（イ）はベクトルの要素の絶対値の総和で求めることができる。（ウ）はベクトルの要素の2乗和の平方根で求めることができる。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ベクトルの大きさのことを（ア）という。（ア）には（イ）や（ウ）などがある。（イ）はベクトルの要素の絶対値の総和で求めることができる。（ウ）はベクトルの要素の2乗和の平方根で求めることができる。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ニューラルネットワークでは、基本的に入力と出力の数は一致する必要がある。しかし、音声認識において、入力される音声データの数と出力する音素の数が一致しないことがある。そこで、（ア）という手法を使い、入力数と出力数を一致するように処理を行っていく。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 XAIの概念は、アメリカの（ア）が主導する研究プロジェクトが発端である。

知識ベースを構築することが困難な理由として不適切な選択肢を選択してください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ニューラルネットワークの構造などを自動的に最適化する手法のことを（ア）という。（ア）はRNNと深層強化学習を用いてネットワーク構造を探索を行う。また、（ア）は機械学習モデルの構築などを自動化する手法・考え方である（イ）の1つである。さらに、モバイル機器での計算量も考えられた（ア）である（ウ）などが登場した。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ニューラルネットワークの構造などを自動的に最適化する手法のことを（ア）という。（ア）はRNNと深層強化学習を用いてネットワーク構造を探索を行う。また、（ア）は機械学習モデルの構築などを自動化する手法・考え方である（イ）の1つである。さらに、モバイル機器での計算量も考えられた（ア）である（ウ）などが登場した。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ニューラルネットワークの構造などを自動的に最適化する手法のことを（ア）という。（ア）はRNNと深層強化学習を用いてネットワーク構造を探索を行う。また、（ア）は機械学習モデルの構築などを自動化する手法・考え方である（イ）の1つである。さらに、モバイル機器での計算量も考えられた（ア）である（ウ）などが登場した。

地域の人口、気温、イベントの有無などから店舗の売上を予測するとき、最も適切な選択肢を選択してください。

CPUとGPUの違いに関する記述として、最も不適切な選択肢を選択してください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ニューラルネットワークなどでは、カテゴリ変数を直接処理することは難しいので、数値に置き換えて処理する必要がある。このように、データを一定の規則に基づいて、目的に応じた情報に変換することを（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ネオコグニトロンは、画像の特徴を抽出する（ア）と位置ずれを許容する（イ）を組み込んだモデルである。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ネオコグニトロンは、画像の特徴を抽出する（ア）と位置ずれを許容する（イ）を組み込んだモデルである。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ROC曲線は、（ア）と（イ）の関係を表した曲線のことである。縦軸を（ア）、横軸を（イ）をとる。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ROC曲線は、（ア）と（イ）の関係を表した曲線のことである。縦軸を（ア）、横軸を（イ）をとる。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 テキスト間の関係性などを求めるときに使用され、ベクトルの類似度を表す指標を（ア）という。（ア）は−1から1の数値で表され、ベクトルが同方向のときは1、逆方向のときは−1になる。

欧州経済領域（EEA）において、個人情報とみなされるものを選択してください。

推論の説明として、最も適切な選択肢を選択してください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 強いAIが実現可能かどうかという議論は、人工知能を研究してる学者以外でも行われている。例えば、（ア）は『皇帝の新しい心』という著書の中で強いAIは実現できないと主張している。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 DeepLab V3+では、複数の解像度の特徴を捉える（ア）が採用されているモデルである。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 新技術などを創造するために、企業・大学や研究機関が連携することを（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 （ア）が同じならば基本的にフォルマント周波数は近くなる。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 テリー・ウィノグラードによって開発された（ア）では、「積み木の世界」に存在するブロックなどを英語で指示を与えることで動かすことができる。（ア）の研究成果は、人間が持つ一般常識を全てデータベース化し、人間と同様の推論システムを構築することを目的とする（イ）に引き継がれている。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 テリー・ウィノグラードによって開発された（ア）では、「積み木の世界」に存在するブロックなどを英語で指示を与えることで動かすことができる。（ア）の研究成果は、人間が持つ一般常識を全てデータベース化し、人間と同様の推論システムを構築することを目的とする（イ）に引き継がれている。

データ収集に関する説明として、最も不適切な選択肢を選択してください。