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自動運転の視覚システムにおいて、カメラに写る複数の歩行者を単一の領域としてまとめて塗りつぶすのではなく、一人ひとりの個体をそれぞれ別のオブジェクトとして厳密に識別して分離し領域を抽出する技術はどれか。
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解説
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エッジ端末において、限られた計算リソースとメモリで深層学習モデルを高速に推論させたい。推論精度への影響を最小限に抑えつつ、モデルのパラメータを浮動小数点数から整数などに変換してデータサイズを圧縮する技術はどれか。
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解説
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AIの導入プロセスにおいて、本格的なシステム開発に移行する前に小規模なモデル構築と評価を行う実証実験を指すが、この段階でビジネス上の有用性が示せずプロジェクトが終了してしまう現象に陥りやすいプロセスはどれか。
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解説
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医療診断や金融審査など、AIの判断結果が人間の生命や財産に重大な影響を与える領域において、なぜその予測結果になったのかの根拠を人間が理解できるように提示する技術の総称はどれか。
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解説
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複雑な機械学習モデルの予測根拠を解釈したい。モデル全体を解明するのではなく、予測したい特定のデータ点の周辺で局所的に単純な線形モデルを近似させることで、どの特徴量が予測に効いているのかを提示する手法はどれか。
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解説
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| 738 |
協力ゲーム理論を応用し、特徴量のすべての組み合わせを考慮してそれぞれの特徴量がモデルの予測結果にどれだけ貢献したかを計算する。局所的な説明だけでなく、データ全体に対する大域的な説明にも利用可能な手法はどれか。
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解説
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| 741 |
教師あり学習のモデルを構築する際、テキストや画像などの生データに対して、人間が正解ラベルとなるタグやメタ情報を付与する作業を指す。この作業の品質がモデルの精度を大きく左右するものはどれか。
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解説
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| 742 |
機械学習モデルは一度開発して終わりではなく、精度劣化の監視や再学習の自動化が必要となる。開発チームと運用チームが協調し、モデルのライフサイクル全体を継続的かつ効率的に管理する仕組みや文化はどれか。
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解説
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| 744 |
人工知能の分類において、人間の脳の働きを完全に模倣し、自己意識や全般的な知的能力を持ち、あらゆる知的作業を人間と同様にこなすことができる理論上のAIを何と呼ぶか。
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解説
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| 745 |
人工知能の能力が全人類の知能の総和を超え、AI自身がより優秀なAIを自己再帰的に開発できるようになることで、技術の進歩が予測不可能なほど急激に加速する転換点を何というか。
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解説
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| 746 |
データが線形分離不可能な場合であっても、カーネル法と呼ばれる技術を用いてデータを高次元空間に写像し、クラス間のマージンを最大化する境界線を引くことで高い分類性能を発揮するアルゴリズムはどれか。
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解説
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| 748 |
ディープラーニングの学習において、出力層で計算された予測値と正解データの誤差を、微分を用いた連鎖律によって入力層に向かって伝播させることで、各層の重みを効率的に更新するアルゴリズムはどれか。
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解説
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| 750 |
複数の弱学習器を直列につなぎ、前の学習器が誤分類したデータに重みをつけて次々と学習させることで、精度を向上させる手法はどれか。
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解説
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| 754 |
隠れ層の活性化関数としてシグモイド関数を多層にわたって使用すると、逆伝播時に勾配が急激に小さくなり学習が進まなくなる現象を防ぐために、一般的に代用される関数はどれか。
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解説
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日本の法律において、インターネット上の画像やテキストをAIの学習データとして無断で収集・利用することが原則として適法とされる根拠となる規定はどれか。
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解説
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| 760 |
特徴量が多いデータに対して線形回帰を行う際、モデルの複雑さを抑えるために係数の絶対値の和をペナルティとして加えることで、不要な特徴量の係数を完全にゼロにする手法はどれか。
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解説
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| 762 |
音声認識システムが出力したテキストの正確さを評価する際、正解のテキストと比較して余分な単語や欠落した単語、間違えた単語の3つを考慮して算出される指標はどれか。
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解説
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| 763 |
ブラックボックス化しやすい深層学習モデルの予測根拠を説明するため、特定の入力データの周辺で単純な線形モデルを近似させ、どの特徴量が予測に影響したかを局所的に提示する手法はどれか。
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解説
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| 765 |
エキスパートシステムにおいて、与えられた初期データから規則を次々と適用して結論を導き出す手法がある一方で、先に仮説となる結論を設定し、その結論を証明するために必要な事実が揃っているかを逆方向から確認していく手法がある。診断や故障原因の特定など、目的が絞られている場合に計算効率が良いこの手法はどれか。
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解説
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| 766 |
企業間でデータを共有する際、単に氏名などを削除するだけでは、他の公開情報と照合されることで個人が特定されてしまう危険性がある。この問題を防ぐため、データセット内に存在するどの属性の組み合わせをとっても、必ず同じ組み合わせを持つレコードが指定した件数以上存在するようにデータを一般化する指標はどれか。
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解説
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| 770 |
深層学習の中間層で広く使われるReLU関数は、入力が負の場合に出力が完全にゼロとなり、勾配も消失してしまう欠点がある。この問題に対処するため、入力値にシグモイド関数を掛け合わせた形をとり、負の領域でも滑らかに非ゼロの値を返すことで、特に深いネットワークでの情報伝達を改善した活性化関数はどれか。
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解説
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| 772 |
画像認識モデルの学習において、モデルが画像内の特定の局所的な特徴ばかりに過剰に依存してしまうと、対象物の一部が隠れた画像を正しく認識できなくなる。これを防ぐため、学習の過程で入力画像の一部をランダムな正方形の領域で塗りつぶし、意図的に情報を欠損させることで、画像の全体的な文脈を学習させるデータ拡張手法はどれか。
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解説
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| 773 |
音声認識タスクにおいて、入力される音声波形のフレーム数と出力される文字数は一致しないため、どの音声部分がどの文字に対応するかを事前に厳密に紐付けることが難しい。この課題を解決するため、同じ文字の連続や空白記号の出力確率を考慮し、すべての可能な文字の並びのパターンを周辺化してモデルを直接エンドツーエンドで学習できるようにした損失関数はどれか。
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解説
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| 774 |
複数の方角から撮影した限られた枚数の二次元画像をもとに、撮影されていない任意の自由な視点からの新しい三次元的な視界の映像を生成したい。空間内の三次元座標と視線方向を入力とし、その地点における色と密度を出力するニューラルネットワークを学習させることで、光線の経路を計算してリアルな三次元シーンをレンダリングする技術はどれか。
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解説
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| 776 |
ディープラーニングモデルをモバイル端末などに組み込む際、計算量やメモリ消費を抑える必要がある。モデルの構造自体を削除するのではなく、ニューラルネットワークの巨大な重み行列を、複数のより小さな次元の行列の掛け算に近似して置き換えることで、精度低下を抑えつつパラメータ数を削減する数学的手法はどれか。
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解説
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AIを用いた採用システムにおいて、システム自体には人種や性別といった直接的な属性情報を一切入力していないにもかかわらず、居住地域や出身校などの間接的な情報が代理変数として機能してしまい、結果的に特定のグループに対して不当に不利な判定が下されてしまう現象を指す法的・倫理的用語はどれか。
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解説
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| 779 |
悪意のある攻撃者がAIモデルの学習フェーズに介入し、特定の目印が含まれたデータが入力されたときだけ、ターゲットを誤分類するようにモデルの内部に秘密の経路を仕込むサイバー攻撃手法がある。運用時には目印がない限り正常に機能するため検知が極めて難しい、この攻撃を何と呼ぶか。
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解説
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| 782 |
医療画像の解析や、自動運転における車線・歩行者領域の厳密な画素レベルでの切り出し（セマンティックセグメンテーション）を行いたい。特徴量を抽出する縮小パス（エンコーダ）で失われがちな「物体の詳細な輪郭や位置情報」を、画像を復元する拡大パス（デコーダ）へ直接コピーして結合（スキップ接続）することで、極めて精緻なピクセル単位の分類を可能にするCNNアーキテクチャはどれか。
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解説
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| 784 |
大規模言語モデル（LLM）の事前学習を終えた直後の状態では、単に次の単語の出現確率を予測する能力しか持たないため、ユーザーの質問に対して適切に答える「指示への追従」や、倫理的に有害な表現を避ける「安全性の担保」が不十分である。これを改善するため、複数の回答案に対する人間の評価（好みのランキング）を基に報酬モデルを学習させ、その報酬を最大化するように強化学習を用いてLLMの方策を最適化する手法はどれか。
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解説
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| 785 |
音声認識において、発話された音声データの時間的な長さ（フレーム数）と、対応するテキストの文字数は一般に一致せず、またどの音声区間がどの文字に対応するのか（アライメント）の正解ラベルを与えることは極めて困難である。この課題を解決するため、文字の間に空白（ブランク）のトークンを導入し、すべての可能なアライメントの確率を足し合わせることで、明示的な位置合わせのラベルなしでニューラルネットワークをエンドツーエンドで訓練可能にする損失関数・アルゴリズムはどれか。
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解説
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