「タスクステートメント 1.1: AI の基本的な概念と用語を説明する」では以下の内容について出題されます。

  • 基本的な AI 用語 [AI、ML、深層学習、ニューラルネットワーク、コンピュータビジョン、自然言語処理 (NLP)、モデル、アルゴリズム、トレーニングと推論、バイアス、公平性、フィット、大規模言語モデル (LLM)、生成 AI (GenAI)、エージェンティック AI など] を定義する。

  • AI、ML、GenAI、深層学習、エージェンティック AI の類似点と相違点を説明する。

  • さまざまな種類の推論 (バッチ、リアルタイム、非同期、サーバーレスなど) について説明する。

  • AI モデルに含まれるさまざまな種類のデータ (ラベル付きとラベルなし、表形式、時系列、画像、テキスト、構造化データと非構造化データなど) について説明する。

  • さまざまな種類の AI/ML 学習 (教師あり学習、教師なし学習、強化学習の方法など) について説明する。

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