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Dan Fisher Dan Fisher

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Oracle 1Z0-1122-25 認定試験の出題範囲：

トピック
出題範囲

トピック 1

AI基礎入門：このセクションでは、AI実践者とデータアナリストが人工知能の基礎を理解するスキルを評価します。主要な概念、業界を横断したAIの応用、AIモデルで使用されるデータの種類を網羅しています。また、人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いについても解説し、これらの技術がどのように相互作用し、補完し合うのかを明確に示します。

トピック 2

OCI AIサービス入門：このセクションでは、AIソリューションエンジニアがOCI AIサービスおよび関連APIを活用するための専門知識をテストします。言語処理、コンピュータービジョン、文書理解、音声認識といった主要なAIサービスに関する知見を提供し、プロフェッショナルがOracleのAIエコシステムを活用してインテリジェントなアプリケーションを構築できるよう支援します。

トピック 3

ML基礎入門：このセクションでは、機械学習エンジニアが機械学習の原則と方法論を理解するための知識を評価します。回帰と分類の手法に焦点を当てた教師あり学習の基礎に加え、クラスタリングや異常検出などの教師なし学習手法についても考察します。また、強化学習の基礎も紹介し、AIモデルの学習に用いられる様々なアプローチを理解できるよう支援します。

トピック 4

OCI AIポートフォリオ入門：このセクションでは、クラウドAIスペシャリストがOracle Cloud Infrastructure（OCI）AIサービスについて熟知しているかどうかを評価します。OCI AIおよび機械学習サービスの概要、AIインフラストラクチャの機能の詳細、そして倫理的で透明性のあるAI開発を実現するための責任あるAI原則について説明します。

Oracle Cloud Infrastructure 2025 AI Foundations Associate 認定 1Z0-1122-25 試験問題 (Q41-Q46):

質問 # 41
In machine learning, what does the term "model training" mean?

A. Writing code for the entire program
B. Performing data analysis on collected and labeled data
C. Establishing a relationship between input features and output
D. Analyzing the accuracy of a trained model

正解：C

解説：
In machine learning, "model training" refers to the process of teaching a model to make predictions or decisions by learning the relationships between input features and the corresponding output. During training, the model is fed a large dataset where the inputs are paired with known outputs (labels). The model adjusts its internal parameters to minimize the error between its predictions and the actual outputs. Over time, the model learns to generalize from the training data to make accurate predictions on new, unseen data.

質問 # 42
What can Oracle Cloud Infrastructure Document Understanding NOT do?

A. Classify documents into different types
B. Extract tables from documents
C. Extract text from documents
D. Generate transcript from documents

正解：D

解説：
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Document Understanding service offers several capabilities, including extracting tables, classifying documents, and extracting text. However, it does not generate transcripts from documents. Transcription typically refers to converting spoken language into written text, which is a function associated with speech-to-text services, not document understanding services. Therefore, generating a transcript is outside the scope of what OCI Document Understanding is designed to do .

質問 # 43
What are Convolutional Neural Networks (CNNs) primarily used for?

A. Time series prediction
B. Image classification
C. Image generation
D. Text processing

正解：B

解説：
Convolutional Neural Networks (CNNs) are primarily used for image classification and other tasks involving spatial data. CNNs are particularly effective at recognizing patterns in images due to their ability to detect features such as edges, textures, and shapes across multiple layers of convolutional filters. This makes them the model of choice for tasks such as object recognition, image segmentation, and facial recognition.
CNNs are also used in other domains like video analysis and medical image processing, but their primary application remains in image classification.

質問 # 44
Which algorithm is primarily used for adjusting the weights of connections between neurons during the training of an Artificial Neural Network (ANN)?

A. Backpropagation
B. Support Vector Machine
C. Random Forest
D. Gradient Descent

正解：A

解説：
Backpropagation is the algorithm primarily used for adjusting the weights of connections between neurons during the training of an Artificial Neural Network (ANN). It is a supervised learning algorithm that calculates the gradient of the loss function with respect to each weight by applying the chain rule, propagating the error backward from the output layer to the input layer. This process updates the weights to minimize the error, thus improving the model's accuracy over time.
Gradient Descent is closely related as it is the optimization algorithm used to adjust the weights based on the gradients computed by backpropagation, but backpropagation is the specific method used to calculate these gradients.

質問 # 45
Which AI domain can be employed for identifying patterns in images and extract relevant features?

A. Anomaly Detection
B. Computer Vision
C. Natural Language Processing
D. Speech Processing

正解：B

解説：
Computer Vision is the AI domain specifically employed for identifying patterns in images and extracting relevant features. This field focuses on enabling machines to interpret and understand visual information from the world, automating tasks that the human visual system can perform, such as recognizing objects, analyzing scenes, and detecting anomalies. Techniques in Computer Vision are widely used in applications ranging from facial recognition and image classification to medical image analysis and autonomous vehicles.

質問 # 46
......

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1Z0-1122-25試験内容: https://www.japancert.com/1Z0-1122-25.html

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