令和3年度秋期 応用情報技術者試験 午前 問3
AIにおけるディープラーニングに最も関連が深いものはどれか。
- ア ある特定の分野に特化した知識を基にルールベースの推論を行うことによって，専門家と同じレベルの問題解決を行う。
- イ 試行錯誤しながら条件を満たす解に到達する方法であり，場合分けを行い深さ優先で探索し，解が見つからなければ一つ前の場合分けの状態に後戻りする。
- ウ 神経回路網を模倣した方法であり，多層に配置された素子とそれらを結ぶ信号線で構成されたモデルにおいて，信号線に付随するパラメタを調整することによって入力に対して適切な解が出力される。
- エ 生物の進化を模倣した方法であり，与えられた問題の解の候補を記号列で表現して，それらを遺伝子に見立てて突然変異，交配，とう汰を繰り返して逐次的により良い解に近づける。
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正解：ウ
AI解説
ディープラーニングは、人間の脳の神経回路網(ニューロン)を模倣した多層のニューラルネットワークにおいて、各層をつなぐ信号線の重み(パラメタ)を学習によって調整し、入力に対して適切な出力を得る手法である。 ア: これは特定分野の専門知識をルールとして蓄積し推論を行うエキスパートシステムの説明であり、ディープラーニング(ニューラルネットワーク)とは異なる手法である。 イ: これはバックトラックを伴う深さ優先探索(バックトラック法)の説明であり、探索アルゴリズムの一種でありディープラーニングとは異なる。 ウ: 多層のニューロン(素子)を信号線で結び、そのパラメタ(重み)を調整して適切な出力を得るという記述はニューラルネットワーク・ディープラーニングそのものであり、これが正解である。 エ: これは生物の進化(突然変異・交配・淘汰)を模倣した遺伝的アルゴリズム(GA)の説明であり、ディープラーニングとは異なる最適化手法である。 💡 AI手法の識別ポイント:ルールベース=エキスパートシステム、深さ優先+後戻り=バックトラック、多層ニューロン+重み調整=ニューラルネットワーク(ディープラーニング)、突然変異交配淘汰=遺伝的アルゴリズム、と対応付けて覚える。
出典：令和3年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問3 ／ 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）
※Web掲載用に表記を一部変更しています。著作権はIPAに帰属します。
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