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二章
34問 • 9ヶ月前
  • 神谷晨平
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    問題一覧

  • 1

    幅優先探索と深さ優先探索を、それぞれ説明せよ

    わかった

  • 2

    STRIPSと呼ばれるプランニングについて説明せよ

    わかった

  • 3

    穴埋め 〜は〜年から〜年にかけて、〜によって開発されたシステムで、英語による指示を受け付け、コンピュータ画面に描かれる「〜の世界」に存在する様々な物体（ブロック、四角錐、立方体など）を動かすことができました。

    わかった

  • 4

    あらかじめ知っている知識や経験を利用してコストを計算すれば、コストがかかり過ぎる探索を省略できる。ここで利用する知識を〜と呼びます

    わかった

  • 5

    〜と呼ばれる手法の考え方は単純で、自分の番では、〜になるように手を打つべきで、逆に、相手の番では〜になるように相手は手を打つはずだということを前提に戦略を立てるのです。

    わかった

  • 6

    〜は、単純なゲーム戦略ですが、論理的に考えて無駄な探索が生じます。その無駄を省く方法を〜と呼びます。 〜では評価（スコア計算）する必要のないノードは探索対象から外してしまいます。

    わかった

  • 7

    αβ法のαカット、βカットを説明せよ

    わかった

  • 8

    ボードゲームの戦略のモンテカルロ法とは？

    わかった

  • 9

    〜は、世界初の人工無能である。 なぜ人工無能と言われるか説明せよ

    わかった

  • 10

    エキスパートシステムとは？

    わかった

  • 11

    初期のエキスパートシステムとして最も影響力が大きかったのは、1970年代にスタンフォード大学で開発された〜です。 〜はどのようなエキスパートシステムか？

    わかった

  • 12

    スタンフォード大学で実用指向のAIを推進してきたエドワード・ファイゲンバウムが、1960年代に開発したエキスパ―トシステムの名前と機能を説明せよ

    わかった

  • 13

    知識獲得のボトルネックを説明せよ

    わかった

  • 14

    意味ネットワークはどのようなものか。

    わかった

  • 15

    cycプロジェクトとは何か。

    わかった

  • 16

    オントロジーの定義として、広く受け入れられている定義は？

    わかった

  • 17

    オントロジーの目的は？

    わかった

  • 18

    ヘビーウェイトオントロジーとライトウェイトオントロジーをそれぞれ説明せよ

    わかった

  • 19

    ライトウェイトオントロジーの思想を利用した技術を二つ上げよ

    わかった

  • 20

    is-aの関係では～が必ず成り立ち、part-ofの関係では～が成り立たない場合がある。

    わかった

  • 21

    IBMが開発した～は、～年にアメリカのクイズ番組(ジョパディー)に登場し、歴代チャンピオンに勝利した。

    わかった

  • 22

    統計的自然言語処理について説明せよ

    わかった

  • 23

    特徴量とは何か

    わかった

  • 24

    学習可能なニューラルネットワークの元祖の名称と機能を説明せよ

    わかった

  • 25

    パーセプトロンの限界は、何年に誰が唱えたか

    わかった

  • 26

    ディープラーニングとは、～を使って、データに潜む特徴を自動的に学習する手法である

    わかった

  • 27

    ニューラルネットワークを多層化することは困難でないが、多層化したニューラルネットワーク全体を学習させることは、～年に～らが～という手法を提唱するまで広く知られていなかった

    わかった

  • 28

    多層パーセプトロンと誤差逆伝播法によって、多層化をしていけば実用性の高いディープラーニングが可能になると思われたが、思いのほか時間がかかった。その理由と、その後どのように解決されたかを説明せよ

    わかった

  • 29

    画像認識の精度を競う～で、～年にジェフリー・ヒントン率いる～が、～というニューラルネットワークモデルを使用したことで圧倒的な精度の結果で優勝した。

    わかった

  • 30

    画像認識のコンテストILSVRCでは、2012年の段階ですべてのチームが機械学習を使用していたが、特徴量の選択は～が行っていた。

    わかった

  • 31

    人間レベルの自然な文章を作成できる「生成AI」の技術は～と呼ばれる技術に支えられています。

    わかった

  • 32

    大規模言語モデルでは、言語の構造、語彙、文法を学習する～と、特定のタスクや応用分野に焦点を当てた訓練である～をすることで、文脈を理解して論理的かつ適切な回答を生成する能力を向上する

    わかった

  • 33

    トランスフォーマーという技術を説明せよ。

    わかった

  • 34

    モデルをどの程度複雑にするかの判断指標である情報量基準の例を2つ挙げよ。

    わかった。

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  • 1

    幅優先探索と深さ優先探索を、それぞれ説明せよ

    わかった

  • 2

    STRIPSと呼ばれるプランニングについて説明せよ

    わかった

  • 3

    穴埋め 〜は〜年から〜年にかけて、〜によって開発されたシステムで、英語による指示を受け付け、コンピュータ画面に描かれる「〜の世界」に存在する様々な物体（ブロック、四角錐、立方体など）を動かすことができました。

    わかった

  • 4

    あらかじめ知っている知識や経験を利用してコストを計算すれば、コストがかかり過ぎる探索を省略できる。ここで利用する知識を〜と呼びます

    わかった

  • 5

    〜と呼ばれる手法の考え方は単純で、自分の番では、〜になるように手を打つべきで、逆に、相手の番では〜になるように相手は手を打つはずだということを前提に戦略を立てるのです。

    わかった

  • 6

    〜は、単純なゲーム戦略ですが、論理的に考えて無駄な探索が生じます。その無駄を省く方法を〜と呼びます。 〜では評価（スコア計算）する必要のないノードは探索対象から外してしまいます。

    わかった

  • 7

    αβ法のαカット、βカットを説明せよ

    わかった

  • 8

    ボードゲームの戦略のモンテカルロ法とは？

    わかった

  • 9

    〜は、世界初の人工無能である。 なぜ人工無能と言われるか説明せよ

    わかった

  • 10

    エキスパートシステムとは？

    わかった

  • 11

    初期のエキスパートシステムとして最も影響力が大きかったのは、1970年代にスタンフォード大学で開発された〜です。 〜はどのようなエキスパートシステムか？

    わかった

  • 12

    スタンフォード大学で実用指向のAIを推進してきたエドワード・ファイゲンバウムが、1960年代に開発したエキスパ―トシステムの名前と機能を説明せよ

    わかった

  • 13

    知識獲得のボトルネックを説明せよ

    わかった

  • 14

    意味ネットワークはどのようなものか。

    わかった

  • 15

    cycプロジェクトとは何か。

    わかった

  • 16

    オントロジーの定義として、広く受け入れられている定義は？

    わかった

  • 17

    オントロジーの目的は？

    わかった

  • 18

    ヘビーウェイトオントロジーとライトウェイトオントロジーをそれぞれ説明せよ

    わかった

  • 19

    ライトウェイトオントロジーの思想を利用した技術を二つ上げよ

    わかった

  • 20

    is-aの関係では～が必ず成り立ち、part-ofの関係では～が成り立たない場合がある。

    わかった

  • 21

    IBMが開発した～は、～年にアメリカのクイズ番組(ジョパディー)に登場し、歴代チャンピオンに勝利した。

    わかった

  • 22

    統計的自然言語処理について説明せよ

    わかった

  • 23

    特徴量とは何か

    わかった

  • 24

    学習可能なニューラルネットワークの元祖の名称と機能を説明せよ

    わかった

  • 25

    パーセプトロンの限界は、何年に誰が唱えたか

    わかった

  • 26

    ディープラーニングとは、～を使って、データに潜む特徴を自動的に学習する手法である

    わかった

  • 27

    ニューラルネットワークを多層化することは困難でないが、多層化したニューラルネットワーク全体を学習させることは、～年に～らが～という手法を提唱するまで広く知られていなかった

    わかった

  • 28

    多層パーセプトロンと誤差逆伝播法によって、多層化をしていけば実用性の高いディープラーニングが可能になると思われたが、思いのほか時間がかかった。その理由と、その後どのように解決されたかを説明せよ

    わかった

  • 29

    画像認識の精度を競う～で、～年にジェフリー・ヒントン率いる～が、～というニューラルネットワークモデルを使用したことで圧倒的な精度の結果で優勝した。

    わかった

  • 30

    画像認識のコンテストILSVRCでは、2012年の段階ですべてのチームが機械学習を使用していたが、特徴量の選択は～が行っていた。

    わかった

  • 31

    人間レベルの自然な文章を作成できる「生成AI」の技術は～と呼ばれる技術に支えられています。

    わかった

  • 32

    大規模言語モデルでは、言語の構造、語彙、文法を学習する～と、特定のタスクや応用分野に焦点を当てた訓練である～をすることで、文脈を理解して論理的かつ適切な回答を生成する能力を向上する

    わかった

  • 33

    トランスフォーマーという技術を説明せよ。

    わかった

  • 34

    モデルをどの程度複雑にするかの判断指標である情報量基準の例を2つ挙げよ。

    わかった。