セキュリティ対策を4つ答える。

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。

被害額が大きいが頻度は低いリスクへの対策は何か。

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。

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。

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を元に、IETFが標準化した規約はなにか。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

ランサムウェアの感染経路を3つ答える。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

ビッグデータの定義を3つ答える。

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。

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。

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。

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。

第一期AIブームは1960年代で、今でいう( )の基礎が築かれた。

第二期AIブームは1980年代で( )が提唱された。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。、

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。

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。

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。

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。

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。

セキュリティ対策の手順を答える。 ( )→( )→( )

サンプリング周波数の逆数をなんというか。

1秒間に何回値を取得したかを表す値をなんというか。

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。

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。

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。

連続した系列で発生する情報のことをなんというか。

AIの三大分類を答える。

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。

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。

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。

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。

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。