AIデザイナー__育成講座 < 理解度テスト | 今日から始める学び直し「ＫＹＯ育ｔｖ．」

例題名：第6講座（003）

問題No	8100019
例題名	第6講座（003）
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問題	構造化データ（表形式の数字データ）について、次の中から最適なものを一つ選んでください。ア結果に影響を与えそうなデータは何かの仮説をもってデータ収集を行うことが重要であるイ予測したい値を目的変数、それ以外を説明変数というウ AIは計算式なので、文字データは0と1の数字に置き換えるなどの処理が必要となるエ上記全て正しい

問題No	8100018
例題名	第6講座（002）
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問題	画像認識AIにおける精度向上について、次の中から最適なものを一つ選んでください。アまずはDeep Learningにとりあえずデータを入れることが重要であるイ専門性をもった大人でないとわからない画像でもAIは自動で特徴を捉えられるウ 3歳児でも分かる画像まで特徴抽出ができて初めて効果的なDeep Learningを行えるエ上記の中に正解はない

問題No	8100017
例題名	第6講座（001）
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問題	AI開発について、次の中から最適なものを一つ選んでください。ア AIには大きく「学習」と「推論」という機能があるイ AIの中身である方程式の名前はモデル（アルゴリズム、レシピ）と呼ぶウ作成したAIを正しく評価するためにデータを3つに分けることが重要であるエ上記全て正しい

問題No	8100016
例題名	第5講座（004）
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問題	AIに不良箇所を知らせるために四角で囲んだり色付けしたりする前処理を何というか。次の中から最適なものを一つ選んでください。アカラーリングイアノテーションウポイントラーニングエピックラーニング

問題No	8100015
例題名	第5講座（003）
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問題	いかにデータを追加・修正・変更をすればAIの性能向上ができるか、というAI開発の考え方を何というか。次の中から最適なものを一つ選んでください。アデータセントリックAI イモデルセントリックAI ウシステムセントリックAI エアルゴリズムセントリックAI

問題No	8100014
例題名	第5講座（002）
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問題	外観検査（工場で制作された製品の良品と不良品を判別する検査）でのAI活用について、最適なものを一つ選んでください。ア質の高いデータの調達と準備がデータサイエンスの8割を占めるイ AI技術が広まるまではルール化できる不良にのみ画像検査機が用いられていたウ AIにおいて、良品のみを学習させる異常検知という手法があるエ上記全て正しい

問題No	8100013
例題名	第5講座（001）
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問題	データ活用において最も重要なことは何か。次の中から最適なものを一つ選んでください。ア適切な課題設定を行うことイ今あるデータをフル活用することウデータサイエンティストを採用・育成することエ上記の中に正解はない

問題No	8100012
例題名	第4講座（003）
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問題	AIプロジェクトについて、次の中から最適なものを一つ選んでください。ア AIの精度は勝手に上がっていくものなので、試行錯誤は必要ないイ AIの精度はコストをかければ必ず100%に到達するウデータの前処理は、PoCにおいてAIエンジニアが行う業務の8割にあたるほど重要なものであるエ上記の中に正解はない

問題No	8100011
例題名	第4講座（002）
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問題	前処理について、次の中から最適なものを一つ選んでください。ア画像を加工してデータの量を水増しすることはできないイ正常データと異常データのバランスは崩れていても構わないウデータの種類によって最適な前処理を行うことが重要であるエ上記の中に正解はない

問題No	8100010
例題名	第4講座（001）
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問題	AIプロジェクトについて、次の中から最適なものを一つ選んでください。ア分析すること自体に価値があるのでとりあえず手元のデータを学習させてみることが重要イ AIを使うことによってどの程度の売上増加やコストカットが見込めるかを検討することが重要ウ AI開発はコストがかかるので、常に数千万円程度の開発費用は見込んでおくべきであるエ上記全て正しい