生成AIパスポート第1章の中から重要な問題を20問出します。
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第2章の穴埋め問題1
問題 1
1980年代後半に、ジェフリー・ヒントンとテリー・セジュノスキー率いる研究グループが提唱した、確率的なニューラルネットワークの一種である________は、実数を使った多暦学習を可能にしました。
正解：ボルツマンマシン
問題 2
1990年代から2000年代にかけて進展した、過去のデータを使って次のデータを予測する方法であり、特に時系列データの予測に効果的なモデルは________と呼ばれます。
正解：自己回帰モデル
問題 3
2012年に開催された画像認識技術の世界大会で圧倒的な成績を収めた、畳み込み演算を用いるニューラルネットワークのアーキテクチャは________と呼ばれます。
正解：CNN（畳み込みニューラルネットワーク）
問題 4
2013年にディーデリック・P・キングマとマックス・ウェリングによって提唱された、ノイズが混ざったデータから元のデータを再現する能力を持つ生成モデルは________と呼ばれます。
正解：VAE（変分自己符号化器）
問題 5
2014年にイアン・グッドフェロー氏によって提唱された、生成器と識別器が競い合いながらデータを生成する生成モデルは________と呼ばれます。
正解：GAN（敵対的生成ネットワーク）
問題 6
1997年に提唱された、長いシーケンスデータの依存関係を学習できる特殊なRNNの種類は________と呼ばれます。
正解：LSTM（長・短期記憶）
問題 7
2017年にGoogleの研究者が「Attention Is All You Need」という論文で紹介した、自己注意力を利用して大規模データを効率的に処理するモデルは________と呼ばれます。
正解：Transformerモデル
問題 8
2018年にGoogleが開発した、双方向性を持ち、文脈全体を利用して単語の意味を理解する自然言語処理モデルは________と呼ばれます。
正解：BERTモデル
問題 9
2022年11月にリリースされ、短期間で1億人以上のユーザーを獲得した対話型AIで、対話形式で文章を生成する技術は________と呼ばれます。
正解：ChatGPT
問題 10
2023年にリリースされた、テキスト、画像、音声を統合的に処理するオムニモーダルモデルは________と呼ばれます。
正解：GPT-4o
残りの10問は次ページです。
