出題範囲（A級）

　　A級　――　AI Implement Examination

ディープラーニングの基本構造であるニューラルネットワークの基礎的な構造の理解を問います。

ディープラーニングの実装においてデファクトスタンダードであるPythonと、数値計算をするための各種ライブラリの実装知識を問います。

ディープラーニングで頻出する数学の内容について、計算が出来るかを問います。高校数学の内容ですが、ごく一部大学数学が入ります。

下記はシラバス範囲外となりました。（AI実装検定®A級第2回試験より）
1) 固有値・特異値分解
1) SyPy
1) 高校数学を超える統計学(確率分布/期待値/分散と共分散など)
2020年8月1日　AIE運営事務局　試験問題監査部会

大問	ニューラルネットワークとは生物の脳の神経回路網を参考に考案された数理モデルである。ニューラルネットワークには「順伝播」と呼ばれる処理がある。下記はこのニューラルネットワークの基本的な構造と順伝播の仕組みについて図示したものである。それぞれの設問に答えよ。
図
小問	一番最初に情報を受け取るニューロンの集合を（ア）層と呼ぶ。（ア）に当てはまる選択肢は次のうちどれか。
選択肢	一次	認識	入力	初期

大問	ニューラルネットワークにおける順伝播の処理はPythonなどのプログラミング言語を用いることで比較的簡単に実装することができる。下記は2つのニューロンを用いた順伝播の処理を図示している。それぞれの設問に回答せよ。
図
小問１	コンピュータは画像を認識するためには、画像を構成する最小要素「ピクセル」がもつ（ウ）の値を受け取る。（ウ）は各色に対応した0〜255の値をとる。（ウ）に当てはまる選択肢は次のうちどれか。
選択肢	ソースコード	カラーコード	イメージコード	ユニコード
小問２	x1 , x2 , Weightが下図に示された値をとるとき、a2の値として正しいものは次のうちどれか。
図
選択肢	140	27	20	73

大問	ニューラルネットワークにおける順伝播の処理は、numpyで表現した行列計算を用いることで実装することができる。下記の図1は順伝播の処理を簡易的に図示したもの、図2は図1の処理をnumpyを用いて行なったものである。それぞれの設問に答えよ。
図
小問	図2において、（ク）に当てはまる正しい選択肢は次のうちどれか。
選択肢	2	2,8	8	8,3

大問	ニューラルネットワークにおける順伝播の処理には伝播された情報の認識精度を向上させる役割の「バイアス項」がある。バイアス項は行列の足し算を用いることで実装することができる。それぞれの設問に答えよ。
小問	下図はバイアス項を含む順伝播の処理を図示したものである。a1の値を求める計算式として正しいものは次のうちどれか。
図
選択肢1	x1 × w11 + x2 × w21 + b1
選択肢2	x1 + w11 + x2 + w21 + b1
選択肢3	( x1 × w11 + x2 × w21 ) × b1
選択肢4	x1 × w11 + x2 × w21 + b1 × b2

大問	ニューラルネットワークでは、各層に重みをかけて次の層の値を求める。各々の計算が大量にあるため、行列を利用することで一度に計算を行っている。Pythonでは、行列の計算は、Numpyというモジュールを利用するが、Numpyについて下記の設問に答えよ
小問	w=numpy.array([[w1,w2],[w3,w4]])、x=numpy.array([[x1],[x2]])とする時、w.dot(x)について正しく述べたものを選べ
選択肢1	w.dot(x)=[[w1x1+w2x1],[x3x2+w4x2]]
選択肢2	w.dot(x)=[[w1x2+w2x1],[w3x2+w4x1]]
選択肢3	w.dot(x)=[[w1x1+w2x2],[w3x2+w4x1]]
選択肢4	w.dot(x)=[[w1x1,w2x2],[w3x1,w4x2]]

大問	ニューラルネットワークの順伝播では、活性化関数としてシグモイド関数を利用することが多い。シグモイド関数を利用すると、すべての実数を0~1の値に変換するため、確率として表現することが可能となる。Pythonでシグモイド関数を定義した下記の図について以下の設問に答えよ。
小問	シグモイド関数のグラフを選べ
図
選択肢	(ア)	(イ)	(ウ)	(エ)

大問	ニューラルネットワークにおいて、直接的な計算はnumpyやscipyで行うのが一般的であるが、Pandasは、データの取り込みや事前のデータ加工あるいは、最終データの出力に利用される。以下Pandasについて設問に答えよ
小問	下記図は、CSVからデータを取り込み、加工したのちに、numpyのarrayへと変換を行っているものである。空欄(ア)に当てはまるものを選べ。
図
選択肢	read_csv	to_csv	read_txt	to_txt

大問	Pythonにはたくさんの機械学習モジュールがあるが、その一つがScikit-Learnである。Scikit-Learnは、数値計算ライブラリのNumPyとSciPyとやり取りするよう設計されており、実用面では、Evernoteで利用されている。Scikit-learnについて設問に答えよ
小問	下図は、Scikit-learnを利用して、サポートベクターマシーンによる教師あり学習を行っている図である。（エ）で行っている作業について正しく述べたものを選べ
図
選択肢	トレーニングを行っている	trainデータとtestデータに分割している	チューニングを行っている	trainデータとtestデータをそれぞれ加工している

大問	線形変換とは？線形変換とは数学的な意味でベクトルに行列をかけて行列を作る関数のこと！また、線形変換を行うことでベクトルの次元を変更し、ベクトルの回転、拡大・縮小を行う。次元を下げる場合は、元々のベクトルに格納されている成分が冗長な情報を有している、あるいはノイズを含んでいる場合に、それらを取り除く効果が期待できます。次元を上げる場合は、元々のベクトル（データ点）の表現では線形分離ができないが、高次元に埋め込むことで分離できる表現を見つける効果が期待できます。
小問	次の選択肢の内、当てはまるものを選びなさい。
図
選択肢	ア：10 イ：22	ア：5 イ：4	ア：-5 イ：-4	ア：3 イ：7