（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 モノがインターネットに接続されることを（ア）、人間の代わりにコンピュータが定型作業を自動化することを（イ）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 自然言語処理において（ア）や（イ）が代表的なモデルである。（ア）は、OpenAIが開発した自然言語処理モデルであり、大規模なコーパスを使用して事前学習・ファインチューニングを行うモデルである。（イ）は、Googleが開発した自然言語処理モデルであり、従来のモデルで使用されていたLSTMの代わりに、トランスフォーマーと呼ばれるモデルを採用している。 また、計算コストが高いことから、パラメータの数を減らしたモデルである（ウ）などが登場してきた。一方で、パラメータの数を増やしたモデルである（エ）なども登場してきた。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 自然言語処理において（ア）や（イ）が代表的なモデルである。（ア）は、OpenAIが開発した自然言語処理モデルであり、大規模なコーパスを使用して事前学習・ファインチューニングを行うモデルである。（イ）は、Googleが開発した自然言語処理モデルであり、従来のモデルで使用されていたLSTMの代わりに、トランスフォーマーと呼ばれるモデルを採用している。 また、計算コストが高いことから、パラメータの数を減らしたモデルである（ウ）などが登場してきた。一方で、パラメータの数を増やしたモデルである（エ）なども登場してきた。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 自然言語処理において（ア）や（イ）が代表的なモデルである。（ア）は、OpenAIが開発した自然言語処理モデルであり、大規模なコーパスを使用して事前学習・ファインチューニングを行うモデルである。（イ）は、Googleが開発した自然言語処理モデルであり、従来のモデルで使用されていたLSTMの代わりに、トランスフォーマーと呼ばれるモデルを採用している。 また、計算コストが高いことから、パラメータの数を減らしたモデルである（ウ）などが登場してきた。一方で、パラメータの数を増やしたモデルである（エ）なども登場してきた。

（エ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 自然言語処理において（ア）や（イ）が代表的なモデルである。（ア）は、OpenAIが開発した自然言語処理モデルであり、大規模なコーパスを使用して事前学習・ファインチューニングを行うモデルである。（イ）は、Googleが開発した自然言語処理モデルであり、従来のモデルで使用されていたLSTMの代わりに、トランスフォーマーと呼ばれるモデルを採用している。 また、計算コストが高いことから、パラメータの数を減らしたモデルである（ウ）などが登場してきた。一方で、パラメータの数を増やしたモデルである（エ）なども登場してきた。

自己回帰モデル（ARモデル）の説明として正しい選択肢を選んでください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 局所最適解を避ける最適化アルゴリズムとして、学習率を自動的に調整する（ア）、RMSpropにモーメンタム法を取り入れた（イ）、AdaBoundと同等の性能を持つ（ウ）などがある。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 局所最適解を避ける最適化アルゴリズムとして、学習率を自動的に調整する（ア）、RMSpropにモーメンタム法を取り入れた（イ）、AdaBoundと同等の性能を持つ（ウ）などがある。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 局所最適解を避ける最適化アルゴリズムとして、学習率を自動的に調整する（ア）、RMSpropにモーメンタム法を取り入れた（イ）、AdaBoundと同等の性能を持つ（ウ）などがある。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 音などの複雑な信号を成分に分解したものを（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 過去に行った全ての取引データを保有した台帳のことを（ア）という。また、（ア）技術を使用することで、（イ）は現実的に不可能とされている。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 過去に行った全ての取引データを保有した台帳のことを（ア）という。また、（ア）技術を使用することで、（イ）は現実的に不可能とされている。

音の説明として不適切な選択肢を選択してください。

現在、モデルの局所的な解釈を可能にするアプローチが考えられており、SHAPやLIMEなどといった手法がある。SHAPの説明として、正しい選択肢を選んでください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ディープラーニングは（ア）学習の1つで、コンピュータ自らが特徴量を見つけるという特徴がある。しかし、人間は機械が何を特徴量として選んだか分からないというデメリットがある。これを（イ）問題という。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ディープラーニングは（ア）学習の1つで、コンピュータ自らが特徴量を見つけるという特徴がある。しかし、人間は機械が何を特徴量として選んだか分からないというデメリットがある。これを（イ）問題という。

擬似相関の例として、最も不適切な選択肢を選択してください。

エッジAIの説明として最も適切な選択肢を選択してください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 危機は発生するものと考え、危機が生じたときに最小限に被害を抑えるための方法を（ア）という。また、問題が起きないように事前に策を講じることを（イ）という

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 危機は発生するものと考え、危機が生じたときに最小限に被害を抑えるための方法を（ア）という。また、問題が起きないように事前に策を講じることを（イ）という。

信用割当問題の説明として、最も正しい選択肢を選んでください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 AUCの値が（ア）のとき、ランダムな予測を行うモデルと同等の性能である

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 画像を画素単位で複数の領域に分類・識別を行うタスクのことを（ア）という。（ア）には、（イ）や（ウ）がある。（イ）は、対象となる画像の全てのピクセルにクラスのラベル付けを行う手法で、同一クラスの場合は個々の物体を区別せずに、ひとまとまりの物体として識別を行うという特徴がある。（ウ）は、画像に写っている物体に対してクラスラベルを予測し、それぞれにIDを与える手法で、同一クラスの物体でも個々の物体として認識し、背景である空などは認識しないという特徴がある。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 画像を画素単位で複数の領域に分類・識別を行うタスクのことを（ア）という。（ア）には、（イ）や（ウ）がある。（イ）は、対象となる画像の全てのピクセルにクラスのラベル付けを行う手法で、同一クラスの場合は個々の物体を区別せずに、ひとまとまりの物体として識別を行うという特徴がある。（ウ）は、画像に写っている物体に対してクラスラベルを予測し、それぞれにIDを与える手法で、同一クラスの物体でも個々の物体として認識し、背景である空などは認識しないという特徴がある。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 画像を画素単位で複数の領域に分類・識別を行うタスクのことを（ア）という。（ア）には、（イ）や（ウ）がある。（イ）は、対象となる画像の全てのピクセルにクラスのラベル付けを行う手法で、同一クラスの場合は個々の物体を区別せずに、ひとまとまりの物体として識別を行うという特徴がある。（ウ）は、画像に写っている物体に対してクラスラベルを予測し、それぞれにIDを与える手法で、同一クラスの物体でも個々の物体として認識し、背景である空などは認識しないという特徴がある。

ロジスティック回帰の活用例として、最も適切な選択肢を選択してください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 あらかじめ質問に対する回答などが設定されており、入力されたキーワードをもとに機械的に質問に回答するプログラムを（ア）という。（ア）の歴史として、1964年（ア）の元祖となる（イ）が開発された。（イ）はルールに従って文を返すプログラムだったが、人間とやりとりをしているように感じる人も存在した。以上のように、コンピュータとのやりとりを、人間とやりとりしているように錯覚する現象を（ウ）という。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 あらかじめ質問に対する回答などが設定されており、入力されたキーワードをもとに機械的に質問に回答するプログラムを（ア）という。（ア）の歴史として、1964年（ア）の元祖となる（イ）が開発された。（イ）はルールに従って文を返すプログラムだったが、人間とやりとりをしているように感じる人も存在した。以上のように、コンピュータとのやりとりを、人間とやりとりしているように錯覚する現象を（ウ）という。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 あらかじめ質問に対する回答などが設定されており、入力されたキーワードをもとに機械的に質問に回答するプログラムを（ア）という。（ア）の歴史として、1964年（ア）の元祖となる（イ）が開発された。（イ）はルールに従って文を返すプログラムだったが、人間とやりとりをしているように感じる人も存在した。以上のように、コンピュータとのやりとりを、人間とやりとりしているように錯覚する現象を（ウ）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 時系列分析の代表的手法には、（ア）、（イ）、（ウ）、（エ）などがある。（ア）はある時刻の値を自分自身の過去のデータを使用して予測するモデルであり、（イ）はある時刻の値を過去のデータの移動平均を用いて予測するモデルである。（ウ）は（ア）と（イ）を組み合わせたモデルであり、（エ）は時系列データの差分に（ウ）を適用するモデルである。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 時系列分析の代表的手法には、（ア）、（イ）、（ウ）、（エ）などがある。（ア）はある時刻の値を自分自身の過去のデータを使用して予測するモデルであり、（イ）はある時刻の値を過去のデータの移動平均を用いて予測するモデルである。（ウ）は（ア）と（イ）を組み合わせたモデルであり、（エ）は時系列データの差分に（ウ）を適用するモデルである。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 時系列分析の代表的手法には、（ア）、（イ）、（ウ）、（エ）などがある。（ア）はある時刻の値を自分自身の過去のデータを使用して予測するモデルであり、（イ）はある時刻の値を過去のデータの移動平均を用いて予測するモデルである。（ウ）は（ア）と（イ）を組み合わせたモデルであり、（エ）は時系列データの差分に（ウ）を適用するモデルである。

（エ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 時系列分析の代表的手法には、（ア）、（イ）、（ウ）、（エ）などがある。（ア）はある時刻の値を自分自身の過去のデータを使用して予測するモデルであり、（イ）はある時刻の値を過去のデータの移動平均を用いて予測するモデルである。（ウ）は（ア）と（イ）を組み合わせたモデルであり、（エ）は時系列データの差分に（ウ）を適用するモデルである。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 OpenCVは様々な処理を行うことができる。例えば、画像の細かいノイズを除去する（ア）、画像の色を白や黒、その中間の色で表現する（イ）などがある。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 OpenCVは様々な処理を行うことができる。例えば、画像の細かいノイズを除去する（ア）、画像の色を白や黒、その中間の色で表現する（イ）などがある。

シンギュラリティーに関する説明として不適切な選択肢を選んでください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ウォード法は、似ている組み合わせから順番にクラスター化していく手法で、途中経過を（ア）で表すことができる。または、（ア）を（イ）という。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ウォード法は、似ている組み合わせから順番にクラスター化していく手法で、途中経過を（ア）で表すことができる。または、（ア）を（イ）という。

ViTの説明として最も適切な選択肢を選択してください。

著作権法及び特許権法に関する説明として、最も不適切な選択肢を選択してください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 与えられた環境下で、報酬が最大となる行動を行うように学習していく手法を（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 汎化誤差が増えても、その後汎化誤差が減っていく現象を（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 回帰モデルの精度の評価指標として（ア）や（イ）がある。（ア）とは、実際の値と予測値の誤差の2乗の平均のことである。また、（イ）は（ア）の平方根をとったものである。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 回帰モデルの精度の評価指標として（ア）や（イ）がある。（ア）とは、実際の値と予測値の誤差の2乗の平均のことである。また、（イ）は（ア）の平方根をとったものである。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 人工知能が何か新しいことを実現してしまうと、「それはただの自動化であって人工知能ではない」と考えようとする心理効果のことを（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 目標を達成するために、報酬関数の設計と方策の確認を繰り返し行い、適切な報酬関数を設計することを（ア）という。

近年、ディープラーニングは脚光を浴びるようになったが、ディープラーニングにとって追い風になった事柄として不適切な選択肢を選択してください。

クラスタリングの特徴として、最も適切な選択肢を選択してください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 LeNetは、ニューヨーク大学の（ア）によって発表されたモデルである。また、LeNetは（イ）を学習に用いたものである。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 LeNetは、ニューヨーク大学の（ア）によって発表されたモデルである。また、LeNetは（イ）を学習に用いたものである。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ビジネスプロセスを再設計することを（ア）という。

GPTやBERTに関する説明として、最も不適切な選択肢を選択してください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 主成分分析において、主成分どうしの相関は（ア）になる

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ランダムにユニットを無効化させて学習させていくドロップアウトは（ア）と同じような効果が期待できる。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 DQNの登場以降、深層強化学習にはDQNを改良した様々な手法が登場してきた。例えば、ネットワークを工夫することで、行動価値の推定が過大評価になることを防ぐ（ア）、行動と報酬の記録から頻度の少ない行動や効果的と思われる行動などを優先的に選んで学習を行う（イ）などがある。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 DQNの登場以降、深層強化学習にはDQNを改良した様々な手法が登場してきた。例えば、ネットワークを工夫することで、行動価値の推定が過大評価になることを防ぐ（ア）、行動と報酬の記録から頻度の少ない行動や効果的と思われる行動などを優先的に選んで学習を行う（イ）などがある。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 データマイニングのための指針となるCRISP-DMは、（ア）、データの理解、データの準備、（イ）、評価、展開の6つのステップから構成されている。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 データマイニングのための指針となるCRISP-DMは、（ア）、データの理解、データの準備、（イ）、評価、展開の6つのステップから構成されている。

Mask R-CNNの説明として最も適切な選択肢を選んでください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 データの意味を保ったまま、データの特徴量（変数）を減らすことを（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください is-aの関係は、（ア）の関係を表している。また、その関係には（イ）が存在している。 )

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 is-aの関係は、（ア）の関係を表している。また、その関係には（イ）が存在している。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 トピックモデルの代表的な手法に（ア）や（イ）がある。（ア）は、次元削減する手法である特異値分解などを活用し、類似したトピックの文章をグループ化していく手法である。（イ）は、文章で使われている単語の頻度から、その文章のトピックを推定する手法である。また、（イ）に確率の概念を組み合わせた（ウ）という手法も存在する。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 トピックモデルの代表的な手法に（ア）や（イ）がある。（ア）は、次元削減する手法である特異値分解などを活用し、類似したトピックの文章をグループ化していく手法である。（イ）は、文章で使われている単語の頻度から、その文章のトピックを推定する手法である。また、（イ）に確率の概念を組み合わせた（ウ）という手法も存在する。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 トピックモデルの代表的な手法に（ア）や（イ）がある。（ア）は、次元削減する手法である特異値分解などを活用し、類似したトピックの文章をグループ化していく手法である。（イ）は、文章で使われている単語の頻度から、その文章のトピックを推定する手法である。また、（イ）に確率の概念を組み合わせた（ウ）という手法も存在する。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 CNNの全結合層を畳み込み層に置き換えたネットワークを（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 AIモデルに誤った出力をさせるように攻撃を仕掛けることを（ア）という

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ディープラーニングを現実世界のシステムの制御に利用する取り組みは増えてきたが、多くの課題が存在する。そこで、ロボットなどに行動させたいタスクを事前に学習させる取り組みが行われている。例えば、（ア）、（イ）、（ウ）などがある。（ア）は事前に収集したデータを活用して強化学習を行う手法であり、（イ）は人間がロボットをコントロールして期待される方策を学習させる方法のことである。また、（ウ）は、最初に既存の制御方法等による方策と最適な方策との差分を強化学習によって学ぶ手法のことである。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ディープラーニングを現実世界のシステムの制御に利用する取り組みは増えてきたが、多くの課題が存在する。そこで、ロボットなどに行動させたいタスクを事前に学習させる取り組みが行われている。例えば、（ア）、（イ）、（ウ）などがある。（ア）は事前に収集したデータを活用して強化学習を行う手法であり、（イ）は人間がロボットをコントロールして期待される方策を学習させる方法のことである。また、（ウ）は、最初に既存の制御方法等による方策と最適な方策との差分を強化学習によって学ぶ手法のことである。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 ディープラーニングを現実世界のシステムの制御に利用する取り組みは増えてきたが、多くの課題が存在する。そこで、ロボットなどに行動させたいタスクを事前に学習させる取り組みが行われている。例えば、（ア）、（イ）、（ウ）などがある。（ア）は事前に収集したデータを活用して強化学習を行う手法であり、（イ）は人間がロボットをコントロールして期待される方策を学習させる方法のことである。また、（ウ）は、最初に既存の制御方法等による方策と最適な方策との差分を強化学習によって学ぶ手法のことである。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 予測値と実際の値の関係によって真陽性、偽陽性、真陰性、偽陰性に分けられる。例えば、正しいにも関わらず、間違っていると判断されることを（ア）、間違いにも関わらず、正しいと判断されることを（イ）という。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 予測値と実際の値の関係によって真陽性、偽陽性、真陰性、偽陰性に分けられる。例えば、正しいにも関わらず、間違っていると判断されることを（ア）、間違いにも関わらず、正しいと判断されることを（イ）という。

人工知能の説明として最も不適切な選択肢を1つ選んでください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 インターネットの普及により、webにデータが増加したことは、機械学習にとって追い風になっている。様々な形式の大量のデータのことを（ア）といい、（ア）をより活用していくことがビジネスでは重要視されている。（ア）の活用例として、（イ）や（ウ）などがある。（イ）は、ユーザーが興味がありそうなものを提案するシステムのことで、AmazonやYouTubeなどで使用されている。（ウ）は、迷惑メールを見つけ出すシステムである。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 インターネットの普及により、webにデータが増加したことは、機械学習にとって追い風になっている。様々な形式の大量のデータのことを（ア）といい、（ア）をより活用していくことがビジネスでは重要視されている。（ア）の活用例として、（イ）や（ウ）などがある。（イ）は、ユーザーが興味がありそうなものを提案するシステムのことで、AmazonやYouTubeなどで使用されている。（ウ）は、迷惑メールを見つけ出すシステムである。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 インターネットの普及により、webにデータが増加したことは、機械学習にとって追い風になっている。様々な形式の大量のデータのことを（ア）といい、（ア）をより活用していくことがビジネスでは重要視されている。（ア）の活用例として、（イ）や（ウ）などがある。（イ）は、ユーザーが興味がありそうなものを提案するシステムのことで、AmazonやYouTubeなどで使用されている。（ウ）は、迷惑メールを見つけ出すシステムである。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 状態が遷移するとき、過去の状態に依存しない特性を（ア）という。また、（ア）を満たす遷移過程モデルを（イ）という。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 状態が遷移するとき、過去の状態に依存しない特性を（ア）という。また、（ア）を満たす遷移過程モデルを（イ）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 CNNの畳み込み層において、フィルタをスライドさせる量のことを（ア）という。また、作成する特徴マップの大きさを調整するために画像データの周りに値を入れることを（イ）という。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 CNNの畳み込み層において、フィルタをスライドさせる量のことを（ア）という。また、作成する特徴マップの大きさを調整するために画像データの周りに値を入れることを（イ）という。

リバースエンジニアリングの説明として正しい選択肢を選択してください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 DQNの登場以降、深層強化学習にはDQNを改良した様々な手法が登場してきた。例えば、Q値を状態価値と行動のアドバンテージ価値の2つに分けて学習を行う（ア）、確率分布を活用することで、効率的に学習を行う（イ）などがある。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 DQNの登場以降、深層強化学習にはDQNを改良した様々な手法が登場してきた。例えば、Q値を状態価値と行動のアドバンテージ価値の2つに分けて学習を行う（ア）、確率分布を活用することで、効率的に学習を行う（イ）などがある。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 強化学習では、行動の価値が最大化するように学習を行うというアプローチ方法がある。このような学習手法は、（ア）の手法と呼ばれる。また、価値を表す関数として、（イ）がある。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 強化学習では、行動の価値が最大化するように学習を行うというアプローチ方法がある。このような学習手法は、（ア）の手法と呼ばれる。また、価値を表す関数として、（イ）がある。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 CNNは局所的な特徴を使用するため、位置のずれに強いという特徴がある。このような特徴を（ア）という。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 AIを本番環境で開発しながら運用していく考え方のことを（ア）という。（ア）は（イ）から派生した用語である。（イ）とは、システムを開発しながら運用していく考え方・開発手法のことである。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 AIを本番環境で開発しながら運用していく考え方のことを（ア）という。（ア）は（イ）から派生した用語である。（イ）とは、システムを開発しながら運用していく考え方・開発手法のことである。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 （ア）は、SegNetと同様にエンコーダとデコーダの構造を取り入れたネットワークを持つ。

PoC（Proof of Concept）の説明として正しい選択肢を選択してください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 気温、株価の動き、人口動態など時間的に変化した情報を保有しているデータのことを（ア）データという。（ア）データは、ある時点の情報は、その時点よりも前の情報に影響を受けるため、時間にそって学習させる必要がある

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 オントロジーは、大きく分けて（ア）と（イ）に分けることができる。（ア）はAIが自動的に情報の関係性を見つけ知識を体系化しようとする考え方であり、（イ）は人間が知識の概念を考えて知識を体系化しようとする考え方である。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 オントロジーは、大きく分けて（ア）と（イ）に分けることができる。（ア）はAIが自動的に情報の関係性を見つけ知識を体系化しようとする考え方であり、（イ）は人間が知識の概念を考えて知識を体系化しようとする考え方である。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 人工知能研究は、「ブーム」と「冬の時代」が繰り返されている。第1次人工知能ブームは（ア）の時代と言われ、（ア）の研究が進んだ。第2次人工知能ブームは、（イ）の時代と言われ、特定の専門分野の知識を大量に取り込み、その知識をもとに専門家のように様々な推論・判断を行うシステムなどの研究が進んだ。第3次人工知能ブームは、（ウ）の時代と言われ、大量のデータ（ビッグデータ）を用いることで人工知能が自ら知識を獲得するシステムの研究が進んだ。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 人工知能研究は、「ブーム」と「冬の時代」が繰り返されている。第1次人工知能ブームは（ア）の時代と言われ、（ア）の研究が進んだ。第2次人工知能ブームは、（イ）の時代と言われ、特定の専門分野の知識を大量に取り込み、その知識をもとに専門家のように様々な推論・判断を行うシステムなどの研究が進んだ。第3次人工知能ブームは、（ウ）の時代と言われ、大量のデータ（ビッグデータ）を用いることで人工知能が自ら知識を獲得するシステムの研究が進んだ。

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 人工知能研究は、「ブーム」と「冬の時代」が繰り返されている。第1次人工知能ブームは（ア）の時代と言われ、（ア）の研究が進んだ。第2次人工知能ブームは、（イ）の時代と言われ、特定の専門分野の知識を大量に取り込み、その知識をもとに専門家のように様々な推論・判断を行うシステムなどの研究が進んだ。第3次人工知能ブームは、（ウ）の時代と言われ、大量のデータ（ビッグデータ）を用いることで人工知能が自ら知識を獲得するシステムの研究が進んだ。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 強化学習には、直接方策を学習して、方策を更新していこうという考え方がある。このような手法を（ア）の手法という。勾配法を使い、方策を更新していく方策勾配法が有名である。方策勾配法ベースの具体的な手法に（イ）がある。（イ）はアルファ碁でも活用されている。

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 強化学習には、直接方策を学習して、方策を更新していこうという考え方がある。このような手法を（ア）の手法という。勾配法を使い、方策を更新していく方策勾配法が有名である。方策勾配法ベースの具体的な手法に（イ）がある。（イ）はアルファ碁でも活用されている。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 （ア）は、画像認識の分野に特化したニューラルネットワークである。（ア）は、（イ）、パターン認識など幅広い分野で使用されている。（イ）は、手書きや印刷された文字を読み取りデジタル化する技術である。