G検定（ジェネラリスト検定）「ディープラーニングの応用例」練習問題
画像認識、自然言語処理、音声処理、深層強化学習、データ生成（生成AI）、マルチモーダルなどの応用分野を扱います。転移学習やモデルの軽量化、説明可能AI（XAI）も含みます。
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物体検出モデルYOLO（You Only Look Once）の説明として、最も適切なものはどれか。
この分野の問題一覧
- 1物体検出モデルYOLO（You Only Look Once）の説明として、最も適切なものはどれか。
- 2BERTの事前学習で用いられた学習タスクの組み合わせとして、最も適切なものはどれか。
- 32016年にDeepMindが発表した音声生成モデルWaveNetの説明として、最も適切なものはどれか。
- 4DQN（Deep Q-Network）で導入された「経験再生（Experience Replay）」の主な目的として、最も適切なものはどれか。
- 5DeepMindが開発したゲームAIのうち、AlphaGo Zeroの説明として最も適切なものはどれか。
- 6画像生成などに用いられる拡散モデル（Diffusion Model）の説明として、最も適切なものはどれか。
- 7ディープラーニングモデルの軽量化手法のうち、「知識蒸留（Knowledge Distillation）」の説明として最も適切なものはどれか。
- 8大規模な画像データセットで事前学習したモデルを、別の画像分類タスクに転移学習する場合の説明として、最も適切なものはどれか。
- 9説明可能AI（XAI）の手法のうち、LIMEの説明として最も適切なものはどれか。
- 10OpenAIが2021年に発表したCLIPの説明として、最も適切なものはどれか。
- 11画像認識のタスクのうち、同じクラスに属する物体であっても個体ごとに区別し、それぞれの物体の領域を画素単位で切り出すものとして、最も適切なものはどれか。
- 12Word2Vecの学習手法の一つであるスキップグラム（Skip-gram）の説明として、最も適切なものはどれか。
- 13深層学習を用いた音声認識において、CTC（Connectionist Temporal Classification）が用いられる主な理由として、最も適切なものはどれか。
- 14GAN（敵対的生成ネットワーク）の学習で問題となる「モード崩壊（mode collapse）」の説明として、最も適切なものはどれか。
- 15ディープラーニングモデルの軽量化手法のうち、「量子化（Quantization）」の説明として最も適切なものはどれか。
- 16CNNによる画像分類の判断根拠を可視化する手法Grad-CAMの説明として、最も適切なものはどれか。
- 17ロボット制御に深層強化学習を用いる際、シミュレータで学習した方策を実機に適用すると性能が低下する「リアリティギャップ」が問題となる。これを緩和する手法である「ドメインランダマイゼーション」の説明として、最も適切なものはどれか。
- 18大規模言語モデルが人間の意図や好みに沿った応答をするように調整する手法であるRLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）の説明として、最も適切なものはどれか。
- 19マルチモーダルAIのタスクのうち、VQA（Visual Question Answering）の説明として、最も適切なものはどれか。
- 20画像から画像への変換を行う生成モデルCycleGANの説明として、最も適切なものはどれか。