G検定・公式過去問解説 10:顔認識の倫理とAIのエネルギー
対象はJDLAの「AI倫理・AIガバナンス」Q19・Q20です。いずれも誤った記述を選ぶ問題で、公式正解は Q19=D、Q20=C。制度や技術動向に関する選択肢は、公式問題が作られた時点と現在とを区別して学びます。 Q19:顔認識の議論を一つの地域へ一般化しない 顔認識には、誤認識、集団間の性能差、本人への説明、監視への転用、データ保管といった論点があります
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対象はJDLAの「AI倫理・AIガバナンス」Q19・Q20です。いずれも誤った記述を選ぶ問題で、公式正解は Q19=D、Q20=C。制度や技術動向に関する選択肢は、公式問題が作られた時点と現在とを区別して学びます。 Q19:顔認識の議論を一つの地域へ一般化しない 顔認識には、誤認識、集団間の性能差、本人への説明、監視への転用、データ保管といった論点があります
対象はJDLAの「AIに関する法律と契約」Q17・Q18です。どちらも誤った記述を選ぶ問題で、公式正解は Q17=D、Q18=D。以下は学習用の概念整理です。法令や契約の実務判断には、適用時点の公的資料と専門家の確認が必要です。 Q17:識別子だけを見て判断しない 個人情報かどうかは、氏名がそのデータ欄に直接書かれているかだけでは決まりません。他の情報と容易
対象はJDLAの「数理・統計」Q15・Q16です。公式正解は Q15=A:相関係数・偏相関係数・共分散・分散の対応、Q16=C:期待値3.5。Q16の確率分布の図も公式ページで確認してください。 Q15:似た名前の統計量を分ける 分散は、一つの変数が平均からどれほど散らばるかを表します。各値と平均の差を二乗し、平均する考え方です。値が常に同じなら分散はゼロで
対象はJDLAの「ディープラーニングの社会実装に向けて」Q14です。公式正解は Q14=A:検証時は高精度でも、導入後は精度が落ちる。原因として設問が挙げるデータリーケージは、外部への情報流出ではなく、評価時に本来使えない情報が学習側へ入り込むことです。 Q14:検証時だけ高い性能が出る 機械学習では、未知のデータに対する性能を確かめるため、学習用と検証用、
対象はJDLAの「ディープラーニングの応用」Q11〜Q13です。公式正解は Q11=A:スケーリング則、Q12=A:量子化、Q13=B:ゼロショット学習。公式問題文を横に置いて、各用語が解く課題を比べてください。 Q11:モデル・データ・計算量と性能の関係 スケーリング則は、モデルの規模、学習データ量、計算量を変えたとき、損失や性能がどう変わるかを経験的な関
対象はJDLAの「ディープラーニングの要素技術」Q8〜Q10です。公式正解は Q8=D:パディング、Q9=A:Global Average Pooling、Q10=C:パラフレージング。原文と選択肢は公式ページを開いてから解説を読んでください。 Q8:畳み込み後の大きさを保つ 畳み込みでは、フィルタを入力上で動かして特徴マップを作ります。たとえば縦横 5×5
対象はJDLAの「ディープラーニングの概要」Q6・Q7です。公式正解は Q6=A:KLダイバージェンス、Q7=D:勾配消失。選択肢の原文は公式ページで確認してください。 Q6:確率分布の「違い」をどう測るか KLダイバージェンスは、確率分布 P を分布 Q で近似するときのずれを表す量です。離散分布なら DKL(P||Q) = Σx P(x) log(P(x
対象はJDLAの「機械学習の概要」Q4・Q5です。公式正解は Q4=C:複数の要因から売上を予測する例、Q5=A:コンテンツベースフィルタリング。問題文の選択肢は公式ページで確認してください。 Q4:何を予測し、何を入力するか 回帰は数値を予測します。重回帰は、一つの予測対象を複数の説明変数から予測する考え方です。例えば店舗売上を、周辺人口、面積、取扱商品の
対象はJDLAの「人工知能をめぐる動向」Q2・Q3です。公式正解は Q2=D:エキスパートシステム、Q3=A:ResNet。どちらも名称の暗記だけでなく、その技術が解決しようとした制約から理解します。 Q2:知識を書き尽くす壁 エキスパートシステムは、人間の専門家の知識を「もし条件が成り立てば、この判断をする」といった規則として表し、推論に使う考え方です。限
対象はJDLAが公開する「人工知能とは」のQ1です。公式正解は A:フレーム問題。ここでは問題文を再掲せず、正解へ至る判断を説明します。 フレーム問題は「無関係を見分ける」難しさ 現実の行動では、ある操作によって変わるものと変わらないものが大量にあります。部屋の照明を点けたとき、机の位置や翌日の天気まで毎回検査する必要は通常ありません。人は状況から関係の薄い
この講座は、JDLAが公式サイトで公開しているG検定の例題・過去問20問を一問ずつ理解するための解説です。問題文と選択肢の全文は転載せず、各回から公式の設問へ移動できるようにしました。自分で正解を選んでから、解説、誤答との境界、自作の確認問題を読む順を勧めます。 公開問題は過去の出題例であり、これだけが試験範囲ではありません。JDLAの現行シラバスを全体の地
Java・Python・Rustを、文法の入門から小さなアプリを自分で改修できる段階まで学ぶ講座です。各言語20回の本文と各目次、この記事を合わせて64記事あります。 まず一つを最後まで プログラミング自体が初めてなら、短いコードで結果を確かめやすいPython編から始める順を提案します。Javaを使う予定があるならJavaからで構いません。Rustを目的に
Rustを初めて触る段階から、小さなアプリを設計・テスト・保存・配布できる段階へ進む全20回の講座です。各回には目的、実行例、結果の読み方、練習と解答、公式資料があります。 この講座の前提 Rust 2024 Editionに対応するRust 1.85以降のstableとCargoを使います。通常の例はsrc/main.rsへ保存します。依存が必要な回はCa
Pythonを初めて触る段階から、小さなアプリを設計・テスト・保存・配布できる段階へ進む全20回の講座です。各回には目的、実行例、結果の読み方、練習と解答、公式資料があります。 この講座の前提 Python 3.11以降と専用の仮想環境を使います。通常の例はmain.pyとして保存して実行します。第05回と第17〜19回は複数ファイルです。標準ライブラリ中心
Javaを初めて触る段階から、小さなアプリを設計・テスト・保存・配布できる段階へ進む全20回の講座です。各回には目的、実行例、結果の読み方、練習と解答、公式資料があります。 この講座の前提 JDK 21を基準にします。通常の例はMain.javaとして保存し、javacとjavaで動かせます。第11・12回はMaven、第17〜19回は複数ファイルのプロジェ
この回では、既存のCLIへ新しい要求を実装し、型、所有権、テストの選択を説明します。前提は第19回までです。 卒業課題 タスク管理CLIへ検索と並び替えを追加してください。検索は題名の部分一致とし、大文字・小文字を区別する仕様から始めます。未完了だけを表示でき、表示順をID順または題名順で選べるようにします。存在するタスクの所有権を不要に奪わず、表示用の選択
到達点は、保存を含む振る舞いを繰り返し検証し、実行物を渡せることです。前提は第17・18回です。 実際の保存境界を通す 次をsrc/main.rsの末尾へ追加します。既存のmainを置き換えず、テスト用モジュールを足してください。 コードブロック。 cargo testで二つのテストが成功します。tempdirでテストごとに別の領域を作り、終了時に片付けます
第17回のプロジェクトのCargo.tomlを次にします。tempfileは一時ファイルを安全に作り、保存先へ置き換えるために使います。 コードブロック。 src/main.rsを次にします。src/task.rsは前回のものを使います。 コードブロック。 cargo run -- tasks.json add "Rustを復習"、cargo run --
ここから保存できるタスク管理CLIを作ります。前提は第01〜16回です。Java・Python編と同じadd、list、doneを、RustのResultと所有権で実装します。 契約を先に決める IDは正のu64、題名は前後の空白を除いた1〜200 Unicodeスカラー値、完了状態はboolです。改行とタブは認めません。未完了を完了にし、すでに完了でも成功
到達点は、非同期処理を動かす仕組みと、待ちを制限する場所を理解することです。前提は第07・15回です。 Futureだけでは進まない async関数はFutureを作り、実行を進めるにはポーリングするランタイムが必要です。awaitは待ちが必要なときに他の仕事へ進む機会を与えます。ここではTokioを使い、ローカルのTCP通信を一往復させます。 新しいプロジ