ディープラーニングの要素技術の対策
01 ディープラーニングの要素技術で問われること
この分野では、ディープラーニングのモデルを組み立てる部品（層や仕組み）を学びます。画像を扱う畳み込みニューラルネットワーク、系列データを扱う回帰結合層、現在の生成AIの土台であるTransformerなど、応用例を理解するための中心となる分野です。
畳み込みの出力サイズの計算、プーリング、全結合層とGlobal Average Pooling、バッチ正規化・レイヤー正規化、スキップ結合とResNet、RNN・LSTM・GRUとゲート、seq2seq、Attention・Self-Attention・Multi-Head Attention・位置エンコーディング、オートエンコーダと変分オートエンコーダ、データ拡張を扱います。さらに、出力の形とパラメータ数、受容野、1×1畳み込み、Dilated畳み込み、転置畳み込み、Depthwise Separable畳み込みなど、CNNの構造と計算を集中して練習できます。
02 よく出るポイント
畳み込みの出力サイズは式で
出力サイズは「（入力サイズ＋2×パディング−フィルタサイズ）÷ストライド＋1」で求めます。「＋1」の付け忘れと、パディングを2倍し忘れるミスに注意しましょう。
LSTMとGRUはゲートで区別
LSTMは入力・出力・忘却の3つのゲートと記憶セル、GRUはリセット・更新の2つのゲートを持ちます。ゲートの数と名前を入れ替えた選択肢が頻出です。
Transformerの部品を押さえる
Self-Attention（同じ系列の中の関係）、Source-Target Attention（2つの系列の間）、Multi-Head Attention（複数の観点）、位置エンコーディング（語順の情報）、Masked Self-Attention（後ろの単語を隠す）という部品の役割を区別できるようにしましょう。
03 実際に問題を解いて確かめる
部品の名前と役割の組み合わせが問われる分野です。解説の「覚え方のポイント」で、似た部品どうしの違いを確かめながら進めてください。
ここで学んだ部品が、次の応用例の分野でモデルの名前とともに何度も登場します。
本サイトでは「ディープラーニングの要素技術」の60問すべてに、正解の根拠と、他の選択肢がなぜ誤りなのかまで解説をつけています。登録不要・スマートフォン対応で、1分野10問ずつ進められます。
本試験は多肢選択式で、選択肢の数や語句の組合せ・穴埋めといった問い方は問題ごとに異なりますが、本サイトでは全ての問題を四肢択一に統一しています。本試験で問われる論点は4つの選択肢に組み替えて収録しているため、問い方だけが本試験と異なります。掲載内容は2026年9月28日時点の公式シラバス・法令・公表資料に基づいています。
04 ディープラーニングの要素技術の一問一答（解説つき）
この分野の出題範囲を、テーマごとの一問一答にまとめました。答えと解説はその場で読めます。
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※本ページの問題・解説は、生成AI（人工知能）を活用して作成しています。
