人工知能の雑学問題

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• 1997年にチェス世界チャンピオンのガルリ・カスパロフを破ったIBMのコンピュータは?人工知能
• 受け取ったメールを広告メールと普通のメールに分ける作業は、AIのどの作業にあたるか?人工知能
• 言語モデルの規模を比べるときによく数えるものは?人工知能
• 写真の中から人や自動車を見つけ、四角い枠で位置まで示すコンピュータビジョンの作業は?人工知能
• 文に込められた態度が肯定か否定かを見分ける自然言語処理の作業は?人工知能
• 学習用の資料が足りないとき、画像を反転させたり切り取ったりして資料の数を増やす方法は?人工知能
• 文字で書かれた文章を人の声で読み上げる技術は?人工知能
• 人工知能・機械学習・ディープラーニングを、範囲の広いものから狭いものの順に並べると?人工知能
• 猫の写真ごとに「猫」と書き添えて一緒に与える正解の印を何というか?人工知能
• 当てた事例の数を全事例の数で割った、分類モデルの最も基本的な性能指標は?人工知能
• ディープラーニングのモデルがどんな根拠でその答えを出したのか、人が確かめるのは難しい場合が多い。人工知能
• AIは文章や絵は作れても、プログラムのコードは作れない。人工知能
• AIモデルは一度学習を終えれば、世の中が変わっても性能はそのまま保たれる。人工知能
• モデルの性能はアルゴリズムで決まるので、学習データの品質は結果に大きく影響しない。人工知能
• AIの学習に先立って、欠けた値や重複した資料を整える準備作業を行う。人工知能
• パラメータ数の多いモデルほど、少ないデータでもうまく学習できる。人工知能
• 学習率のように人が学習の前に決めておく値も、学習が進むにつれて自動的に適切な値へ調整される。人工知能
• 生成AIに同じ質問をもう一度入力すると、先ほどとは違う文章で答えることがある。人工知能
• 規模の大きいAIモデルを学習させるには、多くの計算と電力がかかる。人工知能
• 対話型AIが慰めの言葉をかけるのは、人と同じ感情を実際に感じているからである。人工知能
• AIが出した答えや予測は学習したデータから出たものなので、事実と食い違うことはない。人工知能
• 機械学習は、人が規則を一つひとつ書き込む方式で動作する。人工知能
• ある言語の文章を別の言語へ自動的に変換する技術と最も関係が深い分野は?人工知能
• 複数の隠れ層を持つニューラルネットワークを利用する機械学習の手法は?人工知能
• 学習の過程でモデルの設定を調整し、過学習が起きていないかを確認するために主に使うデータは?人工知能
• 正解ラベルなしに似たデータ同士をまとめてパターンを見つける学習方式は?人工知能
• AIモデルの学習と評価に使うデータの集まりを何というか?人工知能
• AIモデルの予測が正解とどれだけ異なるかを数値で表し、学習に用いる関数は?人工知能
• ユーザーと文章や音声で対話するように作られたプログラムは?人工知能
• 写真の中の猫と犬を見分ける技術と最も関係が深いAI分野は?人工知能
• 問題と正解を一緒に見せながら学習させる機械学習の方式は?人工知能
• 生成AIに作業を依頼するために入力する質問や指示文を何というか?人工知能
• 自然言語処理は、人が使う言語をコンピュータが扱えるようにするAI分野である。人工知能
• テストデータは、モデルを学習させるときに学習データと一緒に使う。人工知能
• コンピュータビジョンは、画像や映像から情報を理解し分析するAI分野である。人工知能
• ニューラルネットワークは、複数の層につながったノードを通じて入力を処理できる。人工知能
• チャットボットは、人と文章や音声で対話するように設計できる。人工知能
• 人工知能とは、人があらゆる判断規則を一つひとつ書き込まなければ動作しない技術のことである。人工知能
• 学習データは、AIモデルがパターンを学ぶために使う資料である。人工知能
• 教師あり学習は、正解ラベルなしにデータの構造だけを見つけ出す方法である。人工知能