アが最も適切です。
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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ディープラーニングは、人間の脳の神経回路（ニューラルネットワーク）を模倣し、複数の層（レイヤー）を重ねることで、画像認識や自然言語処理のような複雑な判断を可能にする機械学習の一種です。イは外れ値除去の一般的なデータ分析手法を説明しており、ディープラーニングの特徴とは異なります。ウは統計的手法やパターン認識を組み合わせるという点は共通しますが、三段論法という論理的な推論手法はディープラーニングの直接的な説明ではありません。エは、知識をルール化して推論するエキスパートシステムなどのAI技術の説明であり、ディープラーニングのようなデータ駆動型の手法とは異なります。
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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