問題一覧
1
専門家の間でも，共有されている人工知能の定義は存在しないため，同じものを指しても，それが人工知能であると主張する人と，否定する人が混在する。
2
人間と同等に様々な作業をすることができる。
3
過去の事例から予測や判断を行う。
4
第1次AIブームでは「探索」や「推論」の研究が進んだ。
5
人工知能の学習に利用するデータは，その量が重要であるので，データの内容に偏りがあったとしても，それほど問題になることはない。
6
広範囲かつ大量のデータを事前学習しておき，その後の学習を通じて微調整を行うことによって，質問応答や画像識別など，幅広い用途に適応できる。
7
人工知能のプログラムは，著作権法で保護される。
8
人工知能によって新しいことが実現できても，その原理がわかるとただの自動化であり，それは知能ではないと思う人間心理のこと。
9
人工知能が進化して，自分自身よりも賢い人工知能を作れるようになると，その瞬間からより高い知能を持つ人工知能を次々と無限に作れるようになるという仮説。
10
単語（記号）と，それが意味するものとを結び付けることが，人工知能には困難であるという，人工知能分野における問題。
11
フレーム問題
12
AIの発展によって人も併せて進化するように，国際化や多様化を推進し，大学，研究機関，企業など，官民における連携と，柔軟な人材の移動を促進する。
13
学習データに基づいてデータに潜むパターンを学習して，予測や分類などの決定を行う，人工知能の手法の一種。
14
記憶したデータから特定のパターンを見つけ出すなどの，人が自然に行っている学習能力をコンピュータにもたせるための技術
15
スーパーマーケットで扱う商品について，来月の売上を予測したい。
16
事前に分類した犬と猫の画像を学習させることで，新たな画像に対しても，そこに写っているのが犬であるか猫であるかを分類させるのは，教師あり学習である。
17
階層的クラスタリング
18
録音された乳児の泣き声と、泣いた原因を学習データとして与え、泣き声から原因を推測するAIを作った
19
大量の訓練データの構造を分析して，データそのものが持つ構造や特徴を把握する学習手法。
20
データ同士の類似度を定義し，その定義した類似度に従って似たもの同士は同じグループに入るようにデータをグループ化するクラスタリング
21
勾配ブースティング
22
医療や金融など特定分野の知識を人工知能に教えておくことで，専門家に代わって病気の診断や融資の助言をするコンピュータシステム。
23
バギング
24
サポートベクターマシン（SVM）
25
エニアックは、初の機械式計算機で、真空管を使用していた。
26
AI 研究において簡単で理解しやすい問題
27
チェスの世界チャンピオンに勝利した IBM のスーパーコンピュータ
28
２人零和ゲームの最適な戦略を計算するためのアルゴリズム
29
人間の脳神経回路の構造を真似することで学習を実現しようと試みた人工知能の手法で，単純パーセプトロンや多層パーセプトロンといった種類のモデルが存在する。
30
ディープラーニングで用いられる、脳神経の仕組みをコンピュータで模したモデル
31
ニューラルネットワーク
32
ニューラルネットワーク
33
音声・画像・自然言語の問題に対し，他の手法を圧倒する高い性能を示した，多層のニューラルネットワークに基づく人工知能の手法の一種。
34
人間の脳神経回路を模倣して，認識などの知能を実現する方法であり，ニューラルネットワークを用いて，人間と同じような認識ができるようにするものである。
35
神経回路網を模倣した方法であり，多層に配置された素子とそれらを結ぶ信号線で構成され，信号線に付随するパラメタを調整することによって入力に対して適切な解が出力される。
36
従来の機械学習手法と比べたときのディープラーニングの性質として当てはまらないものはどれか。
結果の解釈性・説明性に優れている
37
ニューラルネットワークを用いてコンピュータが自ら規則性を見つけ出せるように学習を進める
38
大量のデータを人間の脳神経回路を模したモデルで解析して、コンピュータ自身がデータの特徴を見出していく学習技術
39
あるデータから結果を求める処理を，人間の脳神経回路のように多層の処理を重ねることによって，複雑な判断をできるようにする。
40
AlphaGo
41
GAN
42
ReLU 関数（正規化線形関数）
43
アンサンブル学習
44
紳士服メーカーA 社では，過去に購入実績のある顧客に対するプロモーションを検討するために，顧客をいくつかのグループに分けたい。このとき用いる手法として，適切なものはどれか。
顧客の年齢と購入履歴に関するクラスタ分析。
45
膨大なデータを用意するのが困難な場合に，データ数が少なくても済むような様々なテクニックが研究されている。
46
ドロップアウト
47
バイアス
48
ハルシネーション
49
バッチ正規化
50
転移学習
51
注目すべきデータの特徴を量的に表現したものであり，特徴量の選び方が機械学習の精度を決定付ける。
52
学習の際にペナルティとなる項を追加することで過学習を防ぐ。
53
正則化
54
学習用のデータに対してのみ，最適化されすぎてしまうこと
55
学習に使った訓練データに対しては精度が高い結果となる一方で，未知のデータに対しては精度が下がる。
56
誤差逆伝播法において，入力層に近づくにつれて誤差が急速に小さくなってしまう
57
事前学習
58
対象業務や出力形式などを自然言語で指示し，その指示に基づいて E-R 図やシステムの処理フローなどの図を描画するコードを生成 AI に出力させる。
59
1つのニューロンにおいて、入力された値を基に、次のニューロンに渡す値を計算する
60
主成分分析
61
真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線である。
62
従来の人間の目視検査を自動化し，検査効率を向上させる。
63
a，b，c
64
電化製品や自動車をはじめとして，様々な物がインターネットに接続され，相互に情報交換や制御を行う仕組み。
65
PoC
66
売上データの中から，ある商品と同時に購入されることが多い商品がないか分析した。
67
ビッグデータ