暗記メーカー

暗記メーカー

​

小テスト1

小テスト1
62問 • 2年前
  • あ
    • 通報

    問題一覧

  • 1

    セキュリティ対策を4つ答える。

    リスク回避, リスク移転, リスク保有, リスク低減

  • 2

    被害額が大きく、頻度も高いリスクに対して選択される対策は何か。

    リスク回避

  • 3

    被害額が大きいが頻度は低いリスクへの対策は何か。

    リスク移転

  • 4

    被害額は小さいけれども頻度が大きいリスクへの対策は何か。

    リスク低減

  • 5

    被害額も小さく、頻度も低いリスクに対してとられる対策は何か。

    リスク保有

  • 6

    インターネット上で安全に通信するための暗号化プロトコルは何か。

    SSL

  • 7

    SSLを元に、IETFが標準化した規約はなにか。

    TLS

  • 8

    SSLもしくはYLSを使ってwebサーバーとwebブラウザの間の通信を暗号化する方式をなんというか。

    HTTPS

  • 9

    ネットワーク上のリモートコンピュータと通信する際に暗号化する方式をなんというか。

    SSH

  • 10

    メールにデータを添付して送るなどインターネット上で重要データをやり取りするときに、データを第三者に盗まれても内容を見られたり改ざんされたりしないように、データを変換する技術のことをなんというか。

    暗号化

  • 11

    不特定多数のコンピュータに侵入し、被害を及ぼすプログラムは何か。

    ウイルス

  • 12

    他人のパソコンなどに侵入し、破壊するプログラムは何か。

    クラッカー

  • 13

    コンピュータやその利用者に被害をもたらすことを目的とした、悪意のあるソフトウェアをなんというか。

    マルウェア

  • 14

    感染するとパソコン本体だけでなく外部接続された他のストレージの保存ファイルも暗号化するものをなんというか。

    ランサムウェア

  • 15

    ランサムウェアの感染経路を3つ答える。

    Webサイトからの感染, メールに記載されたリンクや添付ファイルからの感染, USBメモリなどからの感染

  • 16

    数値によるデータで表形式で管理することができるデータをなんというか。

    構造化データ

  • 17

    文章データ、画像データ、音声データ、動画データなどの単純に数値で表すことが出来ないデータをなんというか。

    非構造化データ

  • 18

    波の大きさの値を離散的な値に変換する操作をなんというか。

    量子化

  • 19

    CD,DVD,mp3ファイルなど多くのメディアやファイルで利用される代表的なデジタルへの変換方式は何か。

    PCM

  • 20

    コンピュータに大量のデータを集め、あとからデータの追加や削除、検索をしやすいよう、分類・格納したものをなんというか。

    データベース

  • 21

    人や機械が生み出す多種大量のデータのことをなんというか。

    ビッグデータ

  • 22

    ビッグデータの定義を3つ答える。

    Volume, Velocity, Variety

  • 23

    インターネットなどを通じて誰でも自由に入手し、許可された範囲内で自由に複製や加工、利用ができるデータは何か。

    オープンデータ

  • 24

    デジタル技術と累積した大量のデータを活用して、知識や情報を生み出し社会的価値を生み出すことをなんというか。

    データ駆動型社会

  • 25

    実世界にある多様なデータをセンサーネットワーク等で収集し、サイバー空間でデータ処理を行い、そこで創出した情報によって、様々な問題の解決を図っていくものをなんというか。

    CPS

  • 26

    一般的な定義は人間の知的ふるまいの一部をソフトウェアを用いて人工的に再現したものとされているのは何か。

    AI

  • 27

    第一期AIブームは1960年代で、今でいう( )の基礎が築かれた。

    ニューラルネットワーク

  • 28

    第二期AIブームは1980年代で( )が提唱された。

    エキスパートシステム

  • 29

    明確な定義はないが、AI分野における正しい基礎知識と、AIを適切に利用できる能力のことをなんというか。

    AIリテラシー

  • 30

    表示された画像に映っているものを確認する機能により、顔認証・異常検知・画像検索システムなどに活用できるものをなんというか。

    画像認識

  • 31

    人が発する音声を認識・理解して、テキストへと変換する技術により、音声入力・AIアシスタント・議事録生成・電話対応など様々な分野で実用化されているものをなんというか。

    音声認識

  • 32

    人間が使う言語を処理する技術により、音声・テキスト両方を処理することが可能となり、翻訳・要約・AIアシスタント・接客ツール等に活用されているものをなんというか。

    自然言語処理

  • 33

    蓄積した過去のデータから、最適解を推論・予測する技術で、検索エンジン・株価予測・マーケティング・生産管理などさまざまな分野で実用化されているものをなんというか。

    推測・予測

  • 34

    データをもとに最適な機械制御を行う機能で、産業用ロボット・物流ロボット・自動運転などの分野で既に活用が進められているものをなんというか。

    機械制御

  • 35

    パソコンやOA機器といったハードウェアだけでなく、OSやアプリケーションといったソフトウェア・それらをつなぐネットワークやセキュリティなど幅広い技術をなんというか。

    IT

  • 36

    通信技術を活用したコミュニケーションをなんというか。

    ICT

  • 37

    パソコンやスマートフォンに限らず、家電やセンサーなどさまざまなモノがインターネットにつながる仕組みをなんというか。

    IoT

  • 38

    数学と統計、特殊プログラミング、高度な分析、人工知能、機械学習を特定の対象分野の専門知識と組み合わせて、組織のデータに隠されている実用的な洞察を導き出すための手法、技術をなんというか。

    データサイエンス

  • 39

    最初に、解析するためのデータを集め、アンケート結果、Webサイトのクリック数、ソーシャルメディアの投稿など、様々な形で実施されるものをなんというか。

    データの収集

  • 40

    収集したデータは、多くの場合、不完全であったり、エラーを含んでいたりする。これらのデータを不備を修正し、分析するために整形することをなんというか。

    データの前処理

  • 41

    統計的手法や機械学習アルゴリズムを用いてデータから統計モデルを作成し、そのモデルをもとに有意義なパターンや関係を見つけ出すことをなんというか。

    モデルの作成・分析

  • 42

    分析結果を理解し、それを関係者に伝えることが重要である。その際、グラフやチャートを作成して結果を視覚化することをなんというか。

    結果の解釈とコミュニケーション

  • 43

    データサイエンスが広まった背景には( )、( )の向上、( )と人工知能の進歩、そして( )の登場にある。

    デジタル技術の進化, コンピュータの処理能力, 機械学習, ビッグデータ

  • 44

    AIによるデータ解析に限定すれば、予測、クラスタリング、( )、最適化、シュミレーションなどが主流である。、

    パターン発見

  • 45

    数値データだけでは確認しにくい現象や事象を、グラフ・図・表などの目に見える形で表現し、直感的に理解しやすくなるプロセスをなんというか。

    データ可視化

  • 46

    図形の大きさを変えたり、画像を使ったりして、視覚的にわかりやすく表現する方法をなんというか。

    グラフやチャートの活用

  • 47

    データを可視化するために数値データの強弱を色の違いで表現する方法をなんというか。

    ヒートマップの活用

  • 48

    地図上にデータをビジュアライゼーションして地域ごとの情報を図式化する方法をなんというか。

    地図の活用

  • 49

    データを通じて物語を語るアプローチであり、複雑な情報を分かりやすく伝える方法をなんというか。

    データストーリーテリング

  • 50

    セキュリティ対策の手順を答える。 ( )→( )→( )

    識別, 評価, 対応

  • 51

    サンプリング周波数の逆数をなんというか。

    サンプリング周期

  • 52

    1秒間に何回値を取得したかを表す値をなんというか。

    サンプリング周波数

  • 53

    性別のように数値化できないデータ、または、順位を表すデータであり、数量としての意味が無いデータのことをなんというか。

    質的データ

  • 54

    身長や体重のように、精度の高い測定法によれぱいくらでも正確な値が得られるデータのことをなんというか。

    量的データ

  • 55

    値と値の間に顕著なギャップがある情報のことをなんというか。

    離散データ

  • 56

    連続した系列で発生する情報のことをなんというか。

    連続データ

  • 57

    AIの三大分類を答える。

    AI, 機械学習, ディープラーニング

  • 58

    入力されたデータからパターンやルールを発見し、そのパターンやルールを新たなデータに当てはめることで、その新たなデータに関する識別や予測等を可能とする手法をなんというか。

    機械学習

  • 59

    多数の層から成るニューラルネットワークを用いて行う機械学習のことをなんというか。

    ディープラーニング

  • 60

    人間の脳内にある神経細胞とその繋がり、つまり神経回路網を人工ニューロンという数式的なモデルで表現したものをなんというか。

    ニューラルネットワーク

  • 61

    正解がわかっているデータを用いて学習する方式をなんというか。

    教師あり学習

  • 62

    正解のないデータを入力して学習させる方式をなんというか。

    教師なし学習

    • 化学 小テスト2

    化学 小テスト2

    あ · 49問 · 3年前

    化学 小テスト2

    化学 小テスト2

    49問 • 3年前
    あ

    倫理小テスト1

    倫理小テスト1

    あ · 55問 · 2年前

    倫理小テスト1

    倫理小テスト1

    55問 • 2年前
    あ

    倫理小テスト2

    倫理小テスト2

    あ · 43問 · 2年前

    倫理小テスト2

    倫理小テスト2

    43問 • 2年前
    あ

    倫理小テスト3

    倫理小テスト3

    あ · 3回閲覧 · 62問 · 2年前

    倫理小テスト3

    倫理小テスト3

    3回閲覧 • 62問 • 2年前
    あ

    倫理小テスト4

    倫理小テスト4

    あ · 76問 · 2年前

    倫理小テスト4

    倫理小テスト4

    76問 • 2年前
    あ

    倫理小テスト5

    倫理小テスト5

    あ · 61問 · 2年前

    倫理小テスト5

    倫理小テスト5

    61問 • 2年前
    あ

    コンクリート小テスト2

    コンクリート小テスト2

    あ · 35問 · 2年前

    コンクリート小テスト2

    コンクリート小テスト2

    35問 • 2年前
    あ

    水理学 定期

    水理学 定期

    あ · 11問 · 2年前

    水理学 定期

    水理学 定期

    11問 • 2年前
    あ

    小テスト1

    小テスト1

    あ · 31問 · 2年前

    小テスト1

    小テスト1

    31問 • 2年前
    あ

    前期中間 英単語

    前期中間 英単語

    あ · 40問 · 2年前

    前期中間 英単語

    前期中間 英単語

    40問 • 2年前
    あ

    定期外

    定期外

    あ · 13問 · 2年前

    定期外

    定期外

    13問 • 2年前
    あ

    日本語表現

    日本語表現

    あ · 27問 · 2年前

    日本語表現

    日本語表現

    27問 • 2年前
    あ

    時候の挨拶

    時候の挨拶

    あ · 36問 · 2年前

    時候の挨拶

    時候の挨拶

    36問 • 2年前
    あ

    英単語

    英単語

    あ · 20問 · 2年前

    英単語

    英単語

    20問 • 2年前
    あ

    別

    別

    あ · 12問 · 2年前

    別

    別

    12問 • 2年前
    あ

    問題一覧

  • 1

    セキュリティ対策を4つ答える。

    リスク回避, リスク移転, リスク保有, リスク低減

  • 2

    被害額が大きく、頻度も高いリスクに対して選択される対策は何か。

    リスク回避

  • 3

    被害額が大きいが頻度は低いリスクへの対策は何か。

    リスク移転

  • 4

    被害額は小さいけれども頻度が大きいリスクへの対策は何か。

    リスク低減

  • 5

    被害額も小さく、頻度も低いリスクに対してとられる対策は何か。

    リスク保有

  • 6

    インターネット上で安全に通信するための暗号化プロトコルは何か。

    SSL

  • 7

    SSLを元に、IETFが標準化した規約はなにか。

    TLS

  • 8

    SSLもしくはYLSを使ってwebサーバーとwebブラウザの間の通信を暗号化する方式をなんというか。

    HTTPS

  • 9

    ネットワーク上のリモートコンピュータと通信する際に暗号化する方式をなんというか。

    SSH

  • 10

    メールにデータを添付して送るなどインターネット上で重要データをやり取りするときに、データを第三者に盗まれても内容を見られたり改ざんされたりしないように、データを変換する技術のことをなんというか。

    暗号化

  • 11

    不特定多数のコンピュータに侵入し、被害を及ぼすプログラムは何か。

    ウイルス

  • 12

    他人のパソコンなどに侵入し、破壊するプログラムは何か。

    クラッカー

  • 13

    コンピュータやその利用者に被害をもたらすことを目的とした、悪意のあるソフトウェアをなんというか。

    マルウェア

  • 14

    感染するとパソコン本体だけでなく外部接続された他のストレージの保存ファイルも暗号化するものをなんというか。

    ランサムウェア

  • 15

    ランサムウェアの感染経路を3つ答える。

    Webサイトからの感染, メールに記載されたリンクや添付ファイルからの感染, USBメモリなどからの感染

  • 16

    数値によるデータで表形式で管理することができるデータをなんというか。

    構造化データ

  • 17

    文章データ、画像データ、音声データ、動画データなどの単純に数値で表すことが出来ないデータをなんというか。

    非構造化データ

  • 18

    波の大きさの値を離散的な値に変換する操作をなんというか。

    量子化

  • 19

    CD,DVD,mp3ファイルなど多くのメディアやファイルで利用される代表的なデジタルへの変換方式は何か。

    PCM

  • 20

    コンピュータに大量のデータを集め、あとからデータの追加や削除、検索をしやすいよう、分類・格納したものをなんというか。

    データベース

  • 21

    人や機械が生み出す多種大量のデータのことをなんというか。

    ビッグデータ

  • 22

    ビッグデータの定義を3つ答える。

    Volume, Velocity, Variety

  • 23

    インターネットなどを通じて誰でも自由に入手し、許可された範囲内で自由に複製や加工、利用ができるデータは何か。

    オープンデータ

  • 24

    デジタル技術と累積した大量のデータを活用して、知識や情報を生み出し社会的価値を生み出すことをなんというか。

    データ駆動型社会

  • 25

    実世界にある多様なデータをセンサーネットワーク等で収集し、サイバー空間でデータ処理を行い、そこで創出した情報によって、様々な問題の解決を図っていくものをなんというか。

    CPS

  • 26

    一般的な定義は人間の知的ふるまいの一部をソフトウェアを用いて人工的に再現したものとされているのは何か。

    AI

  • 27

    第一期AIブームは1960年代で、今でいう( )の基礎が築かれた。

    ニューラルネットワーク

  • 28

    第二期AIブームは1980年代で( )が提唱された。

    エキスパートシステム

  • 29

    明確な定義はないが、AI分野における正しい基礎知識と、AIを適切に利用できる能力のことをなんというか。

    AIリテラシー

  • 30

    表示された画像に映っているものを確認する機能により、顔認証・異常検知・画像検索システムなどに活用できるものをなんというか。

    画像認識

  • 31

    人が発する音声を認識・理解して、テキストへと変換する技術により、音声入力・AIアシスタント・議事録生成・電話対応など様々な分野で実用化されているものをなんというか。

    音声認識

  • 32

    人間が使う言語を処理する技術により、音声・テキスト両方を処理することが可能となり、翻訳・要約・AIアシスタント・接客ツール等に活用されているものをなんというか。

    自然言語処理

  • 33

    蓄積した過去のデータから、最適解を推論・予測する技術で、検索エンジン・株価予測・マーケティング・生産管理などさまざまな分野で実用化されているものをなんというか。

    推測・予測

  • 34

    データをもとに最適な機械制御を行う機能で、産業用ロボット・物流ロボット・自動運転などの分野で既に活用が進められているものをなんというか。

    機械制御

  • 35

    パソコンやOA機器といったハードウェアだけでなく、OSやアプリケーションといったソフトウェア・それらをつなぐネットワークやセキュリティなど幅広い技術をなんというか。

    IT

  • 36

    通信技術を活用したコミュニケーションをなんというか。

    ICT

  • 37

    パソコンやスマートフォンに限らず、家電やセンサーなどさまざまなモノがインターネットにつながる仕組みをなんというか。

    IoT

  • 38

    数学と統計、特殊プログラミング、高度な分析、人工知能、機械学習を特定の対象分野の専門知識と組み合わせて、組織のデータに隠されている実用的な洞察を導き出すための手法、技術をなんというか。

    データサイエンス

  • 39

    最初に、解析するためのデータを集め、アンケート結果、Webサイトのクリック数、ソーシャルメディアの投稿など、様々な形で実施されるものをなんというか。

    データの収集

  • 40

    収集したデータは、多くの場合、不完全であったり、エラーを含んでいたりする。これらのデータを不備を修正し、分析するために整形することをなんというか。

    データの前処理

  • 41

    統計的手法や機械学習アルゴリズムを用いてデータから統計モデルを作成し、そのモデルをもとに有意義なパターンや関係を見つけ出すことをなんというか。

    モデルの作成・分析

  • 42

    分析結果を理解し、それを関係者に伝えることが重要である。その際、グラフやチャートを作成して結果を視覚化することをなんというか。

    結果の解釈とコミュニケーション

  • 43

    データサイエンスが広まった背景には( )、( )の向上、( )と人工知能の進歩、そして( )の登場にある。

    デジタル技術の進化, コンピュータの処理能力, 機械学習, ビッグデータ

  • 44

    AIによるデータ解析に限定すれば、予測、クラスタリング、( )、最適化、シュミレーションなどが主流である。、

    パターン発見

  • 45

    数値データだけでは確認しにくい現象や事象を、グラフ・図・表などの目に見える形で表現し、直感的に理解しやすくなるプロセスをなんというか。

    データ可視化

  • 46

    図形の大きさを変えたり、画像を使ったりして、視覚的にわかりやすく表現する方法をなんというか。

    グラフやチャートの活用

  • 47

    データを可視化するために数値データの強弱を色の違いで表現する方法をなんというか。

    ヒートマップの活用

  • 48

    地図上にデータをビジュアライゼーションして地域ごとの情報を図式化する方法をなんというか。

    地図の活用

  • 49

    データを通じて物語を語るアプローチであり、複雑な情報を分かりやすく伝える方法をなんというか。

    データストーリーテリング

  • 50

    セキュリティ対策の手順を答える。 ( )→( )→( )

    識別, 評価, 対応

  • 51

    サンプリング周波数の逆数をなんというか。

    サンプリング周期

  • 52

    1秒間に何回値を取得したかを表す値をなんというか。

    サンプリング周波数

  • 53

    性別のように数値化できないデータ、または、順位を表すデータであり、数量としての意味が無いデータのことをなんというか。

    質的データ

  • 54

    身長や体重のように、精度の高い測定法によれぱいくらでも正確な値が得られるデータのことをなんというか。

    量的データ

  • 55

    値と値の間に顕著なギャップがある情報のことをなんというか。

    離散データ

  • 56

    連続した系列で発生する情報のことをなんというか。

    連続データ

  • 57

    AIの三大分類を答える。

    AI, 機械学習, ディープラーニング

  • 58

    入力されたデータからパターンやルールを発見し、そのパターンやルールを新たなデータに当てはめることで、その新たなデータに関する識別や予測等を可能とする手法をなんというか。

    機械学習

  • 59

    多数の層から成るニューラルネットワークを用いて行う機械学習のことをなんというか。

    ディープラーニング

  • 60

    人間の脳内にある神経細胞とその繋がり、つまり神経回路網を人工ニューロンという数式的なモデルで表現したものをなんというか。

    ニューラルネットワーク

  • 61

    正解がわかっているデータを用いて学習する方式をなんというか。

    教師あり学習

  • 62

    正解のないデータを入力して学習させる方式をなんというか。

    教師なし学習