メインコンテンツへスキップ
ネットワークスペシャリスト令和1年度 春期午前I2

令和1年度 春期 ネットワークスペシャリスト 午前I2

難度標準

AIにおけるディープラーニングに関する記述として、最も適切なものはどれか。

選択肢

あるデータから結果を求める処理を、人間の脳神経回路のように多層の処理を重ねることによって、複雑な判断をできるようにする。
大量のデータからまだ知られていない新たな規則や仮説を発見するために、想定値から大きく外れている例外事項を取り除きながら分析を繰り返す手法である。
多様なデータや大量のデータに対して、三段論法,統計的手法やパターン認識手法を組み合わせることによって、高度なデータ分析を行う手法である。
知識がルールに従って表現されており、演繹手法を利用した推論によって有意な結論を導く手法である。

解説

結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成

展開
解説Layer 1

アが最も適切です。ディープラーニング(深層学習)は、人間の脳の神経回路を模したニューラルネットワークを多層に重ねた構造を持ち、この多層構造によって画像認識や自然言語処理のような複雑な判断を可能にします。イは外れ値除去を伴う分析手法であり、ディープラーニングの特徴ではありません。ウは多様な分析手法の組み合わせを説明していますが、ディープラーニングの核となる多層構造に言及していません。エはルールベースの知識表現と演繹推論であり、AIにおける別の手法(エキスパートシステムなど)の説明に近いです。

この解説は?
この解説は AI 生成です(詳細)

解説テキストは Google Gemini に IPA 公式の問題文・公式解答を入力して生成しました。 人間によるレビューを行ったものと、未レビューのものが混在します。

AI は事実誤認・選択肢の取り違え・最新法令の反映漏れ等を含む可能性があります。 重要な判断は必ず IPA 公式 PDF または最新の参考書でご確認ください。

解説の検証プロセス・誤り報告フローは 運営透明性レポートで公開しています。

※ AI 生成の解説は誤りを含む可能性があります。重要な判断は IPA 公式資料でご確認ください。

最終更新:

分野「基礎理論」の学習ポイント

この問題の理解を「分野全体の力」に広げるための足がかり

何が問われるか
2進数・論理演算・確率・統計など、IT全般の土台となる数学・離散構造の理解度。
学習の進め方
公式の暗記ではなく、ビット表現や真理値表を「手で書ける」状態を作る。例題を3パターン以上手で解いて感覚化する。
関連キーワード
2進数論理演算シフト演算誤差確率情報量
この分野の問題をもっと解く
AI コパイロット

この問題を AI と深掘りする

用語解説・選択肢分析・類題生成をその場で対話。クイズモードでは解答→解説がゼロ遷移。

クイズモードで開く

共有

X でシェアLINE

ショート動画

関連する問題

基礎理論 の他の問題