ニューラルネットワークの学習には勾配降下法が用いられる.勾配降下法の手順を適切な順番に並べ替えたとき,2番目になるのはどれか.

A．重みとバイアスを初期化する. B．誤差を減らすように重み（バイアス）を修正する. C．最適な重みやバイアスになるまで繰り返す. D．ネットワークの出力と正解ラベルとの誤差を計算する. E．データ（ミニバッチ）をネットワークに入力し出力を得る.

ニューラルネットワークの学習には勾配降下法が用いられる.勾配降下法の手順を適切な順番に並べ替えたとき,3番目になるのはどれか.

A．重みとバイアスを初期化する. B．誤差を減らすように重み（バイアス）を修正する. C．最適な重みやバイアスになるまで繰り返す. D．ネットワークの出力と正解ラベルとの誤差を計算する. E．データ（ミニバッチ）をネットワークに入力し出力を得る.

ニューラルネットワークの学習には勾配降下法が用いられる.勾配降下法の手順を適切な順番に並べ替えたとき,4番目になるのはどれか.

A．重みとバイアスを初期化する. B．誤差を減らすように重み（バイアス）を修正する. C．最適な重みやバイアスになるまで繰り返す. D．ネットワークの出力と正解ラベルとの誤差を計算する. E．データ（ミニバッチ）をネットワークに入力し出力を得る.

ニューラルネットワークの学習には勾配降下法が用いられる.勾配降下法の手順を適切な順番に並べ替えたとき,5番目になるのはどれか.

A．重みとバイアスを初期化する. B．誤差を減らすように重み（バイアス）を修正する. C．最適な重みやバイアスになるまで繰り返す. D．ネットワークの出力と正解ラベルとの誤差を計算する. E．データ（ミニバッチ）をネットワークに入力し出力を得る.

（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.

画像認識のモデルとしてResNet がある.これは求めたい関数と入力との差である（ア）を学習するようにしたことで深いネットワークの学習を容易にした.

（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.

AI 研究の進展に伴い,実業家（ア）が提唱したシンギュラリティ（イ） という概念は議論を呼び,これが近い未来に到来するのか否かという議論が巻き起こり,様々な有識者の間でも大きく主張が分かれている.

（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.

AI 研究の進展に伴い,実業家（ア）が提唱したシンギュラリティ（イ）という概念は議論を呼び,これが近い未来に到来するのか否かという議論が巻き起こり,様々な有識者の間でも大きく主張が分かれている.

（解説あり）（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.

自然言語処理の研究においても,ディープラーニングを利用した研究が目立ちつつあるが,その成果は分野においてまちまちである. 例えば,機械翻訳 や（ア）おいては大幅な性能向上が見られる一方で,構文解析や（イ） のように連続的な精度向上は見られるものの基本的な手法は大きく変わらないもの,そして 文脈解析 や（ウ）など現在のアプローチでは実用的な精度は見込めないものなどがある.

（解説あり）（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.

自然言語処理の研究においても,ディープラーニングを利用した研究が目立ちつつあるが,その成果は分野においてまちまちである. 例えば,機械翻訳 や（ア）おいては大幅な性能向上が見られる一方で,構文解析や（イ） のように連続的な精度向上は見られるものの基本的な手法は大きく変わらないもの,そして 文脈解析 や（ウ）など現在のアプローチでは実用的な精度は見込めないものなどがある.

（解説あり）（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.

自然言語処理の研究においても,ディープラーニングを利用した研究が目立ちつつあるが,その成果は分野においてまちまちである. 例えば,機械翻訳 や（ア）おいては大幅な性能向上が見られる一方で,構文解析や（イ） のように連続的な精度向上は見られるものの基本的な手法は大きく変わらないもの,そして 文脈解析 や（ウ）など現在のアプローチでは実用的な精度は見込めないものなどがある.