分類テクノロジ系 » 基礎理論 » 情報に関する理論新しい試験18-2 ディープラーニング年度令和7年度の100問の一覧
動物が写っている大量の画像から犬や猫などの特徴を自動的に抽出して，動物の種類を識別できるようにするAIの技術はどれか。
正解と解説
正解：エ
ア× e-ラーニングは、パソコンやネットワークを使って人が学ぶ学習の形態です。AI が特徴を抽出する技術ではありません。
イ× アクティブラーニングは、学ぶ人が議論や体験などに能動的に参加する教授・学習法の総称です。ここでは人の学び方を指す語で、画像から特徴を自動的に抽出する技術ではありません。
ウ× アダプティブラーニングは、学ぶ人一人ひとりの理解度や進み具合に合わせて学習内容を調整する学習の方法です。画像から特徴を抽出する技術ではありません。
エ○ 正解 多層のニューラルネットワークを使う機械学習で、何に着目すべきか（特徴量）を人が指定しなくても、大量の画像からコンピュータ自身が抽出して識別できるようになります。
解説
ディープラーニング（深層学習）は、ニューラルネットワークを何層にも重ねた機械学習の手法です。総務省の情報通信白書は、何に着目すべきか（特徴量）を人が事前に指定しなくても、コンピュータが自ら抽出できる点を大きな特徴に挙げています。画像認識や音声処理、自然言語処理に使われています。
問題文の鍵は「特徴を自動的に抽出して」「識別できるようにする AI の技術」です。データから特徴を自分で見つけて識別に使うのは、ディープラーニングです。残りの3つは「ラーニング」と付いていますが、この選択肢では人が学ぶための教育・学習の方法を指す語で、画像から特徴を抽出して識別する技術ではありません。
教科書 18-2この問題の知識
脳の神経細胞をまねたニューラルネットワークの層、1つのニューロンの計算と活性化関数、誤差を小さくするように重みを直すバックプロパゲーション、画像・音声・言語への応用までをまとめます。
この節で扱うこと：ディープラーニングの特徴・ディープラーニングの応用
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出典：IPA「ITパスポート試験 公開問題」令和7年度 問86。問題文と選択肢は改変せずに引用しています（表・図は文字に書き起こしたもの）。正解は IPA 公表の解答例によります。