ITパスポート 過去問
令和7年度
問80 (テクノロジ系 問25)

アノテーションとは、注釈付けという意味で、AIモデルを訓練するために、データに情報を付与することです。

猫の画像に対して、「猫」というラベルをつけるようなことです。

そのため本選択肢は不正解です。

エキスパートである専門家の知識をコンピューターにルールとして組み込み、専門家のように判断や推論を行うAIのモデルのことです。

そのため本選択肢は不正解です。

ファインチューニングなどによって、さまざまな用途に対応できる大規模なAIモデルのことを指しています。

そのため本選択肢が正解です。

主に画像認識の分野で高い性能を発揮する、ディープラーニングの具体的な手法の一つです。

そのため本選択肢は不正解です。

不正解。AIの学習用に対象データにラベルを付与する作業のことです。

不正解。1980年代の人工知能の研究で誕生したコンピュータのことです。

これが正解です。

不正解。畳み込み層とプーリング層の両方を持つ深層学習モデルのことです。

AIに対し、文章や画像データの内容をコメントのように添えて教えることです。

この時、コメントとなるデータをメタデータと言ったりします。

具体例として、Webサイトに使用される画像に用いられる「ALT属性」があります。

専門知識がない人でも、ある問題や課題を解決するためにアドバイスをしてくれるAIのことです。

身近な例で言いますと、ChatGPTに「冷蔵庫にある食材で作れる料理のレシピを教えて」というプロンプトを、

今あまっている食材のリストと一緒に入力すると、ChatGPTはレシピを表示してくれます。

これはつまり、ChatGPTが調理師にかわって料理の悩みを解決してくれたということで、

エキスパートシステムと同じ働きとなります。

ニューラルネットワークを用いて機械学種を行ったAIを利用する際、利用者に合わせて学習内容を調整したいことがあります。

例えば、ChatGPTを使って集めた資料を要約したり、自身のアイディアを添削して欲しいときには客観的な意見が欲しいはずです。

そのような時に「客観的な意見が欲しい」「忖度せず評価して欲しい」などの条件を指示します。これをファインチューニングと言います。

そして、ChatGPTのように膨大な学習を行った上で更にファインチューニングで個人的に使いやすくもできるAIのことを基盤モデルといいます。（正解）

前述したニューラルネットワークの一種で、主に画像の一部をより解析し、高精度な画像のディープラーニングに特化したニューラルネットワークです。