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ITパスポート講座

★ 猫本 1-07 AI(その3) ★

ITパスポート 令和3年度 問20

画像認識システムにおける機械学習の事例として,適切なものはどれか。

ア  オフィスのドアの解錠に虹彩の画像による認証の仕組みを導入することによって,セキュリティが強化できるようになった。
イ  果物の写真をコンピュータに大量に入力することで,コンピュータ自身が果物の特徴を自動的に抽出することができるようになった。
ウ  スマートフォンが他人に利用されるのを防止するために,指紋の画像認識でロック解除できるようになった。
エ  ヘルプデスクの画面に,システムの使い方についての問合せを文字で入力すると,会話形式で応答を得ることができるようになった。

解説

(頭の準備体操)

機械学習:「記憶したデータから特定のパターンを見つけ出すなどの,人が自然に行っている学習能力をコンピュータにもたせるための技術」(FE30.2.03)


ア  「バイオメトリクス認証(生体認証)」の事例
イ  「機械学習」の事例(正解)
ウ  「バイオメトリクス認証(生体認証)」の事例
エ  「チャットボット」の事例

解答

ITパスポート 令和4年度 問24

教師あり学習の事例に関する記述として,最も適切なものはどれか。

ア  衣料品を販売するサイトで,利用者が気に入った服の画像を送信すると,画像の特徴から利用者の好みを自動的に把握し,好みに合った商品を提案する。
イ  気温,天候,積雪,風などの条件を与えて,あらかじめ準備しておいたルールベースのプログラムによって,ゲレンデの状態がスキーに適しているか判断する。
ウ  麺類の山からアームを使って一人分を取り,容器に盛り付ける動作の訓練を繰り返したロボットが,弁当の盛り付けを上手に行う。
エ  録音された乳児の泣き声と,泣いている原因から成るデータを収集して入力することによって,乳児が泣いている原因を泣き声から推測する。

解説

(頭の準備体操)

・教師あり学習:「正解のデータを提示したり,データが誤りであることを指摘したりすることによって,未知のデータに対して正誤を得ることを助ける。」(FE31.1.04)

・教師なし学習(クラスタリング):「データ同士の類似度を定義し,その定義した類似度に従って似たもの同士は同じグループに入るようにデータをグループ化するクラスタリング」(AP01.2.04)


ア  教師なし学習
イ  ルールベースAI
ウ  強化学習
エ  教師あり学習(正解)

解答

ITパスポート 令和2年度 問22

AIの活用領域には音声認識,画像認識,自然言語処理などがある。音声認識と自然言語処理の両方が利用されているシステムの事例として,最も適切なものはどれか。

ア  ドアをノックする音を検知して,カメラの前に立っている人の顔を認識し,ドアのロックを解除する。
イ  人から話しかけられた天気や交通情報などの質問を解釈して,ふさわしい内容を回答する。
ウ  野外コンサートに来場する人の姿や話し声を検知して,会場の入り口を通過する人数を記録する。
エ  洋書に記載されている英文をカメラで読み取り,要約された日本文として編集する。

解説

ア  「音声認識」と「画像認識」の両方が利用されているシステムの事例
イ  「音声認識」と「自然言語処理」の両方が利用されているシステムの事例(正解)
ウ  「画像認識」と「音声認識」の両方が利用されているシステムの事例
エ  「画像認識」と「自然言語処理」の両方が利用されているシステムの事例

解答