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機械学習モデルの予測結果に対して、「各特徴量がどれだけ予測値に寄与したか」をゲーム理論に基づき公平に算出し、説明可能にする手法はどれか。
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解説
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個人データの取り扱いに関して、欧州連合（EU）が定めた、プライバシー保護とデータ主権を重視した極めて厳しい規制はどれか。
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解説
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特定のタスクのみをこなすAIを「特化型AI」と呼ぶのに対し、人間のように未知の環境や多様なタスクに適応できる知能を持つAIを何と呼ぶか。
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解説
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| 531 |
フィルタの間に空白（穴）を挿入することで、パラメータ数を増やさずに受容野（観測範囲）を広げ、画像の広域的なコンテキストを抽出する畳み込み手法はどれか。
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解説
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| 541 |
レイ・カーツワイルが提唱した、AIの知能が人類の知能を包括的に超越する時点を指す概念はどれか。
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解説
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| 547 |
データをエンコーダで確率分布のパラメータ（平均と分散）に圧縮し、そこからサンプリングしてデコーダで復元することで、潜在空間の連続的な操作を可能にする生成モデルはどれか。
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解説
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| 550 |
AdaGradが学習後半に学習率がゼロに近づきすぎてしまう問題を解決するために、過去の勾配の移動平均を算出し、それを用いて学習率を調整する手法はどれか。
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解説
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| 553 |
BERTの事前学習において、文中の単語をランダムに隠し（Masking）、その単語を周囲の文脈から予測させることで言語表現を学習するタスクを何というか。
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解説
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| 554 |
Transformerのモデルにおいて、Encoderの役割として最も適切なものはどれか。
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解説
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内閣府が策定した「人間中心のAI社会原則」において、AIがもたらす利益を社会全体で享受し、格差を是正することを目指す理念を何と呼ぶか。
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解説
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| 556 |
特定のタスクのみをこなす「弱いAI」に対し、人間のように自己意識を持ち、あらゆる知的タスクを遂行可能なAIを指す呼称はどれか。
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解説
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| 557 |
1970年、テリー・ウィノグラードが開発した、仮想の積み木世界において自然言語での命令を理解し実行するプログラムはどれか。
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解説
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| 558 |
データの特徴量（次元数）が増えるほど、データ空間が広大になり、学習に必要なデータ量が指数関数的に増大してしまう問題を何と呼ぶか。
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解説
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| 559 |
二値分類において、閾値を変化させた時の「偽陽性率（FPR）」と「真陽性率（TPR）」をプロットし、モデルの性能を評価する図を何というか。
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解説
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| 560 |
強化学習において、現在の行動に従って次の行動を決定する「方策オン型（On-policy）」の手法はどれか。
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解説
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| 561 |
CNNにおいて、畳み込み層の出力サイズを入力と同じサイズに保つため、画像の周囲に0の画素を追加する手法を何というか。
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解説
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| 562 |
RNNの勾配消失問題を解決するために導入された、情報を保持・忘却・更新するための「ゲート構造」を持つモデルはどれか。
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解説
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| 564 |
勾配降下法において、全ての勾配がゼロになるが、局所的な最小値でも最大値でもない点（極小でも極大でもない）を何というか。
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解説
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| 565 |
Transformerにおいて、文中の各単語が、他のどの単語と強い関連性を持つかを動的に計算する機構はどれか。
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解説
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| 568 |
AIが学習するデータに含まれる偏り（性別、人種、歴史的背景など）によって、AIの判断が特定のグループに対して不公平になる問題を何というか。
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解説
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| 569 |
EUのGDPRにおいて、AIなどの自動化された決定によって重大な影響を受ける個人が、その決定の根拠を知る権利を何というか。
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解説
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| 570 |
日本において、AI開発のためにウェブ上の著作物を収集・学習させる場合、著作権者の許諾を原則不要とする根拠となる法律の条文は何か。
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解説
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| 571 |
アラン・チューリングが提唱した「イミテーション・ゲーム」において、機械が人間と見分けがつかない対話を行えたと判断されるために必要な要素はどれか。
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解説
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| 572 |
1956年のダートマス会議で発表された、コンピュータによって数学の定理証明を行った世界初のAIプログラムはどれか。
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解説
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ランダムフォレストにおいて、決定木を構築する際、データだけでなく「特徴量」もランダムに選択することで、決定木同士の相関を下げ、精度を高める手法を何というか。
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解説
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| 574 |
機械学習モデルにおいて、モデルが複雑すぎて学習データに過剰適合している状態（バイアスが低くバリアンスが高い状態）を何と呼ぶか。
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解説
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| 575 |
バッチサイズが小さい場合にバッチ正規化（Batch Norm）の精度が低下する問題を解決するため、チャネルをグループ分けして正規化を行う手法はどれか。
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解説
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| 576 |
Transformerにおいて、Query(Q)、Key(K)、Value(V)を用いて、入力内の各単語同士の関係性を計算し、文脈を捉える機構を何と呼ぶか。
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解説
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| 579 |
画像とテキストのペアを大規模に学習し、テキストで画像を検索したり、分類したりすることを可能にした、対照学習（Contrastive Learning）ベースのモデルはどれか。
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解説
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| 580 |
潜在空間の表現を「離散化」することで、画像の高圧縮と高品質な生成を両立させたモデルはどれか。
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解説
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