Q1-1. スマートフォンが普及するきっかけとなったiPhoneはどこが開発したか？

1. Google
2. Apple
3. Facebook
4. Amazon.com

Q1-2. ビッグデータとは一般的にどのようなデータを指すか？

1. 宇宙の広さや年齢などの非常に値の大きな数値データ
2. 原子の質量や大きさなどの非常に値の小さな数値データ
3. ネットワーク上に蓄積された大量のデータ
4. スポーツくじBIGで当選するために活用するデータ

Q1-3. ビッグデータは21世紀の何と呼ばれているか？

1. 石炭
2. 石油
3. 金
4. ダイヤモンド

Q1-4. 日本でビッグデータの活用が遅れている主な原因は何か？

1. 少子高齢化
2. インターネットの普及率が低い
3. ビッグデータが国内に存在しない
4. ビッグデータを分析できる人材が少ない

Q1-5. ビッグデータを分析してそこから有用な情報を引き出すことのできる人を何と呼ぶか？

1. データサイエンティスト
2. データマイナー
3. データリテラシー
4. データロガー

Q2-1. 光の三原色ではない色を一つ選びなさい

1. 赤
2. 黄
3. 青
4. 緑

Q2-2. 画像を解析することでコンピュータに様々な機能を実現させる技術を何というか？

1. コンピュータエンジニアリング
2. コンピュータグラフィックス
3. コンピュータサイエンス
4. コンピュータビジョン

Q2-3. デジタル画像についての文章で間違っているものを一つ選びなさい

1. デジタルカメラは受光素子というセンサで光の量を測定している
2. 画像は画素と呼ばれるタイルの集まりである
3. AIによって画像中の物体を見分ける認識性能が向上している
4. 人間の能力を超えるほどの画像処理技術はまだ存在しない

Q3-1. マーケティングにおいて機械学習はどういう場面で活用されているか？

1. 利益を社会に還元する
2. 損失を最小限に抑えて利益を最大にする
3. 災害による被害を予測して最小限に食い止める
4. 為替相場の変動を予測する

Q3-2. 分析によると、企業の売上高と取引高の間にはどういう関係があることが分かったか？

1. 比例関係
2. 因果関係
3. 信頼関係
4. 無関係

Q4-1. 同じ物体を異なる点から撮影した2枚の画像を使って距離の情報を得るための方法を何というか？

1. 移動平均法
2. モード法
3. モンテカルロ法
4. ステレオ法

Q4-2. 画像処理の応用についての文章で間違っているものを一つ選びなさい

1. 写真で撮影すると3次元の情報のうち時間の情報が失われて2次元の情報になる
2. 三角測量とは、2つの異なる位置 A, B から物体 C を見たときにできる三角形 ABC を使って距離を測る方法である
3. 画像解析によって得られた3次元情報を活用すると、もともと撮影していない自由視点からの画像を合成できる
4. 自由視点の技術と画像修復の技術を組み合わせて映像から動いている人だけを自動的に消すこともできる

Q5-1. 一般的な銀行には無いと思われる顧客のデータを一つ選びなさい

1. 年齢
2. 血液型
3. 取引履歴
4. 預金残高

Q5-2. 銀行における顧客別損益分析は何に利用されているか？

1. 信用リスクの評価
2. 借金返済時期の予測
3. 口座解約確率の予測
4. 来店日の予測

Q6-1. BtoC（Business to Consumer）企業についての文章で間違っているものを一つ選びなさい

1. BtoCとは企業が一般消費者を対象に行うビジネス形態のことである
2. BtoC企業は購入履歴やサイトへの訪問回数など、消費者の属性と行動が分かるビッグデータを持っている
3. 統計的手法で得られる顧客データのシンプルな特徴に基づいたプロモーションには限界があるため、AIを活用した新しい視点からの分析が必要となってきている
4. 年間来店日数予測モデルとは、顧客の購入した商品によって年間の来店日数をマーケティング担当者が予測するモデルである

Q6-2. 物体認識についての文章で間違っているものを一つ選びなさい

1. 物体認識とは、画像から撮影された物体のカテゴリや名前を推定することである
2. 物体認識では、学習用の大量の画像データを使って特徴の抽出から識別までを一括で行う深層学習が利用される
3. 物体認識は、学習時に使われていない物体についても正確に認識ができる
4. 物体認識を使って画像に自動的にキャプションを付ける技術の研究が進んでいる

Q6-3. 画像の生成器と識別器の2つを使って画像の生成と認識を自動で繰り返して学習するネットワークをなんというか？

1. CAN
2. CNN
3. GAN
4. GUN