問題一覧
1
自動制御は
フィードバック制御により出力を自動調整する手法も含まれる
2
形式ニューロンの説明として正しいのは
出力は、1か0のみである
3
人工ニューラルネットワークの説明として正しいのは
1958のパーセプトロンは階層型ネットワークの学習を実現
4
形式ニューロンの学習について正しいのは
どんな入力と出力の組み合わせも学習できる
5
ファジィ集合の説明として正しいのはどれか
ファジィ集合では、メンバーは集合に入っているか、入っていないかを度合いで表す
6
ファジィ理論の共通集合(積集合:AND)の計算方法は
二つのメンバシップ値のmin(最小値)を取る
7
ファジィルールの説明として間違っているのは
前件部(IF)の結果はtrue/falseで表される
8
ファジィ制御の説明として間違っているのは
ファジィ制御の出力はファジィ値のため、現実の制御への応用はできない
9
画像の中に映っているモノの特徴を取り出し、分類する研究分野の総称は
画像認識
10
画像の中のどの部分がひとつの物体なのか検出するのは
物体検出
11
拡張現実と同じ意味の用語は
Augmented Reality
12
脳が青い四角と赤い丸を同時に認識できる仕組みにのことを何と呼ぶ
Binding Problem
13
画像分類とは
画像を決められたクラスに分類する
14
画像における特徴点とは
色の変化が大きい座標
15
最近傍識別法の説明として間違っているのは
完全に一致しないと入力を分類できない
16
顔認証の手順として間違っているのは
特徴点の数を決められた数まで減らす
17
ゲーム理論の説明として間違っているのは
元々は数学から出てきている考え方
18
ゲーム理論におけるゲームの分類として間違っているのは
思考ゲーム・運ゲーム
19
ゲーム木についての説明として正しいのは
完全ゲーム木とは、ゲームで取りうる全ての状態を表したグラフ
20
部分ゲーム木は
ゲームの取りうる状態を部分的に表した木構造グラフ
21
推論の説明として間違っているのは
後ろ向き推論は、ことがらA(事実)から繋がる全ての道筋(関連性の経路)を辿ることはしない
22
前向き推論について間違っているのはどれか
ことがらB(結論)から逆向きにことがらA(事実)に繋がる道筋を探す
23
与えられたゴールとルールを用いて、事実にたどり着けるか推論するのは
後ろ向き推論
24
仮説推論は
既知の知識と整合する未知の知識を生成する