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基礎理論の用語集
数や情報の表し方、論理演算、AIの基礎に関する言葉を扱います。ビットとバイト、2進数と16進数は小さな数値例で確かめ、AND・OR・NOTは条件を組み合わせたときの結果を比べましょう。機械学習やディープラーニングの用語は、学習に使う情報や仕組みの違いを整理してから、生成AIに関する言葉へ進むと理解がつながります。
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用語重要度 一言でいうと関連過去問
- AND（論理積）基礎理論二つの条件が両方とも真のときだけ、結果が真になる論理演算。—
- データや経験から規則性を学び、予測・分類・判断などを行う技術。6問
- OR（論理和）基礎理論二つの条件の少なくとも一方が真なら、結果が真になる論理演算。—
- ディープラーニング（深層学習）基礎理論多層のニューラルネットワークなどを使い、データの複雑な特徴を学ぶ機械学習の手法。7問
- ニューラルネットワーク基礎理論神経細胞のつながりを参考にした計算モデルで、結び付きの重みを調整してデータの特徴を学ぶもの。7問
- AI（人工知能）の技術基礎理論認識・予測・推論など、人の知的な働きの一部をコンピュータで実現する技術。—
- NOT（論理否定）基礎理論一つの条件の真偽を、反対にする論理演算。—
- デジタル化基礎理論紙・音声などの情報や、従来の業務をデジタルデータ・技術で扱えるようにすること。—
- ニューラルネットワークの学習で、出力側から逆向きに計算し、各重みが誤差に与える影響を求める方法。1問
- ファインチューニング基礎理論学習済みモデルに追加学習を行い、特定の業務やデータに合うよう調整すること。1問
- プロンプトエンジニアリング基礎理論生成AIから目的に合う出力を得るため、入力する指示や情報を工夫・検証すること。1問
- 活性化関数基礎理論ニューラルネットワークで、入力を重み付けして足し合わせた値などから、次へ渡す出力を決める関数。1問
- 帰納推論基礎理論複数の具体的な事実や事例から、共通する傾向や一般的な規則を導く推論。2問
- 事前学習基礎理論目的のタスクに合わせて調整する前に、モデルへあらかじめ特徴や知識を学習させること。—
- データで「分類・順序・差・比」のどこまで意味を持つかを表す区分。1問
- データの局所的な特徴を畳み込みで取り出す、画像認識などに用いられるニューラルネットワーク。—
- 16進数基礎理論0〜9とA〜Fの16種類で数を表す方法。—
- 2進数基礎理論0と1の二つの数字で数を表す方法。4問
- ASCIIコード基礎理論英字、数字、記号、制御文字などを7ビットで表す文字コード。—
- JISコード基礎理論日本語の文字を扱うための、JIS規格に基づく文字コードの呼び名。—
- Unicode基礎理論世界のさまざまな文字に、共通の番号を割り当てる文字コードの標準。—
- 二つの条件のうち、どちらか一方だけを満たすデータを選ぶこと。—
- エキスパートシステム基礎理論専門家の知識や判断規則を蓄え、推論によって診断や助言を行うシステム。—
- 日本語の文字を、1バイトと2バイトの符号を組み合わせて表す文字コード。—
- バイト（byte）基礎理論8ビットをひとまとまりにした、データ量の単位。5問
- ビット（bit）基礎理論0か1のどちらか一つを表す、情報量の基本単位。6問
- プロンプト（生成AI）基礎理論生成AIに、してほしいことや条件を伝える入力。1問
- ベン図基礎理論集合を円などで表し、重なりや含まれる関係を見えるようにした図。—
- それまでの入力の情報を内部状態に引き継ぎ、順序のあるデータを扱うニューラルネットワーク。—
- 演繹推論基礎理論規則や前提に従い、そこから論理的に結論を導く推論。1問
- 過学習基礎理論学習用データに合わせすぎて、未学習のデータではうまく予測できなくなること。—
- 幅広い大量のデータで学習し、さまざまな用途に応用する土台となるAIモデル。1問
- 集合基礎理論ある条件で対象を区別し、ひとまとまりにしたもの。—
- 情報量の単位基礎理論データの大きさを表す単位で、基本となるbitの8個分が1バイト（B）。—
- 接頭語（単位の接頭語）基礎理論kやMのように単位の前に付け、その量の何倍・何分の一かを表す記号。2問
- 大量の文章などから言葉の関係を学び、文章の生成や理解に関する処理を行う大規模なAIモデル。—
- 敵対的生成ネットワーク（GAN）基礎理論データを作る生成器と、本物か見分ける識別器を競わせて学習する仕組み。—
- 転移学習基礎理論ある課題で学んだモデルの知識を、別の関連する課題に生かす方法。—
- 論理演算基礎理論真・偽、または1・0を使って、条件の組合せを計算すること。—
- 論理的な記述基礎理論前提・根拠・結論のつながりを明確にし、矛盾や飛躍なく伝えること。—
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