ディープラーニングは、人間の脳の神経回路を模した多層構造のニューラルネットワーク（学習モデル）を用いて、データから複雑な特徴を自動的に学習し、画像認識や音声認識などの高度な判断を可能にする技術です。
令和1年度 春期 高度試験共通 午前I 問2
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
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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選択肢アはこの特徴を正確に捉えています。選択肢イは外れ値除去を強調しており、ディープラーニングの特徴とは異なります。選択肢ウは三段論法やパターン認識を組み合わせると述べていますが、ディープラーニングはこれらとは異なる学習メカニズムを持っています。選択肢エはルールベースの推論であり、ディープラーニングのデータ駆動型学習とは根本的に異なります。
この解説は？
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
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