ＩＴパスポート試験用語集２７ＡＩ
| 順位 | 名前 | スコア | 称号 | 打鍵/秒 | 正誤率 | 時間(秒) | 打鍵数 | ミス | 問題 | 日付 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | じゅんぽこ | 3483 | D | 3.6 | 96.2% | 279.6 | 1014 | 40 | 22 | 2025/11/04 |
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問題文
(えんえきすいろん)
・演繹推論
(だいぜんてい、しょうぜんてい、けつろんのさんだんろんぽうですいろんをおこなうしゅほう)
大前提、小前提、結論の三段論法で推論を行う手法
(きのうすいろん)
・帰納推論
(ふくすうのじれいからるいじてんをみちびきだしけつろんをひきだすほうほう)
複数の事例から類似点を導き出し結論を引き出す方法
(だいきぼげんごもでる)
・大規模言語モデル
(げんごりかいとしぜんげんごがつかえるもでる。ｇｐｔ、ｂｅｒｔなど)
言語理解と自然言語が使えるモデル。GPT、BERTなど
(ふぁいんちゅーにんぐ)
・ファインチューニング
(じぜんがくしゅうしたａｉもでるをべーすにぱらめーたをちょうせいしもくてきにてきおうさせる)
事前学習したAIモデルをベースにパラメータを調整し目的に適応させる
(ぷろんぷとえんじにありんぐ)
・プロンプトエンジニアリング
(せいせいａｉにあたえるしじぷろんぷとをさいてきか。せいどをたかめるぎじゅつぶんや)
生成AIに与える指示プロンプトを最適化。精度を高める技術分野
(にゅーらるねっとわーく)
・ニューラルネットワーク
(にんげんやどうぶつののうしんけいもうのとくせいをしみゅれーしょんによってひょうげんする。にゅーろん)
人間や動物の脳神経網の特性をシミュレーションによって表現する。ニューロン
(でぃーぷらーにんぐ)
・ディープラーニング
(にゅうりょくじょうほうにたいするしょりけっかをにゅーらるねっとわーくにがくしゅう。しぜんげんごしょりなど)
入力情報に対する処理結果をニューラルネットワークに学習。自然言語処理など
(きかいがくしゅう)
・機械学習
(じんこうちのう。きょうしありがくしゅうはせいかいあり。きょうしむがくしゅうむ。きょうかがくしゅうはほうしゅう)
人工知能。教師あり学習は正解有。教師無学習無。強化学習は報酬
(じぜんがくしゅう)
・事前学習
(たいりょうのでーたでがくしゅうをおこなうこと。ほかのたすくにおうようできるじぜんがくしゅうもでるなど)
大量のデータで学習を行うこと。他のタスクに応用できる事前学習モデルなど
(ばっくぷろばげーしょん)
・バックぷろばげーション
(でぃーぷらーにんぐのようなたそうぱーせぷとろんのがくしゅうにつかわれるあるごりずむ)
ディープラーニングのような多層パーセプトロンの学習に使われるアルゴリズム
(さいきてきにゅーらるねっとわーく)
・再帰的ニューラルネットワーク
(ぢゅーぷらーにんぐもでる。じけいれつでーたのかいせきがこうじょうしたしんそうがくしゅうもでる)
ぢゅーぷラーニングモデル。時系列データの解析が向上した深層学習モデル