問題一覧
1
1.ステークホルダー
2
1. 製品などを分解・解析を行い、仕様などを調査すること
3
1.ブロックチェーン
4
2. 改ざん
5
4. 組織内外のイノベーションを促進するうえで、組織内外のアイデア、ノウハウ、データなどを組み合わせること
6
3. レベル4
7
1. 産学連携
8
1. IoT
9
2. RPA
10
3. レベル3
11
4.BPR
12
2. 開発前にプロジェクトが実現可能かどうかを検証すること
13
1. システムが限定した領域で運転タスクを実施をするが、作業継続が困難な場合は人間が運転タスクを実施
14
2. MLOps
15
1. DevOps
16
3. レベル3
17
1. MOOC(MOOCs)
18
2. Stack Overflow
19
2. IDE
20
4. Jupyter Notebook
21
2. ターゲットエンコーディング
22
3. ワンホットエンコーディング
23
4. UI
24
2. UX
25
3. CX
26
2. AIの導入・運用コストが高くても、積極的に導入することが大切である
27
1.データの準備
28
4. 展開
29
2. 自動運転中において、いかなる場合でもスマートフォンを操作してはいけない
30
3. define-and-run
31
4. define-by-run
32
4. Keras
33
2. Chainerはdefine-and-runの代表的なフレームワークである
34
1. エッジデバイス
35
3. クラウド
36
3. MNIST
37
2. ImageNet
38
3. AIシステムを納品し、更新は行わない
39
4. オープンデータセット
40
1. CRISP-DM
41
1. Python
42
4. Docker
43
4. 組織内外のイノベーションを促進するうえで、組織内外のアイデア、ノウハウ、データなどを組み合わせること
44
3. データクレンジング
45
4. カウントエンコーディング
46
2. ターゲットエンコーディング
47
3. Coursera
48
3. GitHub
49
1. arXiv
50
4. フレームワーク
51
2. ライブラリ
52
3. 作動状態記録装置
問題一覧
1
1.ステークホルダー
2
1. 製品などを分解・解析を行い、仕様などを調査すること
3
1.ブロックチェーン
4
2. 改ざん
5
4. 組織内外のイノベーションを促進するうえで、組織内外のアイデア、ノウハウ、データなどを組み合わせること
6
3. レベル4
7
1. 産学連携
8
1. IoT
9
2. RPA
10
3. レベル3
11
4.BPR
12
2. 開発前にプロジェクトが実現可能かどうかを検証すること
13
1. システムが限定した領域で運転タスクを実施をするが、作業継続が困難な場合は人間が運転タスクを実施
14
2. MLOps
15
1. DevOps
16
3. レベル3
17
1. MOOC(MOOCs)
18
2. Stack Overflow
19
2. IDE
20
4. Jupyter Notebook
21
2. ターゲットエンコーディング
22
3. ワンホットエンコーディング
23
4. UI
24
2. UX
25
3. CX
26
2. AIの導入・運用コストが高くても、積極的に導入することが大切である
27
1.データの準備
28
4. 展開
29
2. 自動運転中において、いかなる場合でもスマートフォンを操作してはいけない
30
3. define-and-run
31
4. define-by-run
32
4. Keras
33
2. Chainerはdefine-and-runの代表的なフレームワークである
34
1. エッジデバイス
35
3. クラウド
36
3. MNIST
37
2. ImageNet
38
3. AIシステムを納品し、更新は行わない
39
4. オープンデータセット
40
1. CRISP-DM
41
1. Python
42
4. Docker
43
4. 組織内外のイノベーションを促進するうえで、組織内外のアイデア、ノウハウ、データなどを組み合わせること
44
3. データクレンジング
45
4. カウントエンコーディング
46
2. ターゲットエンコーディング
47
3. Coursera
48
3. GitHub
49
1. arXiv
50
4. フレームワーク
51
2. ライブラリ
52
3. 作動状態記録装置