応用情報技術者試験 平成30年度春期 午前 問10

お久しぶりです!

 

前回からかなり期間が空いてしまいましたが、続けます!

 

 応用情報技術者試験 平成30年度春期 午前 問10

NAND型フラッシュメモリに関する記述として、適切なものはどれか。

  1. バイト単位で書込み、ページ単位で読出しを行う。
  2. バイト単位で書込み及び読出しを行う。
  3. ページ単位で書込み、バイト単位で読出しを行う。
  4. ページ単位で書込み及び読出しを行う。

 

正解がわからず、なんとなくこれかな、と選びました…。 

改めて調べて(Wikipediaを見て)みました。

 

NAND(ナンド)型フラッシュメモリページ単位で書込み、読出しを行うとのことで、正解は「エ」ですね。

 

ただ、データの上書き更新が出来ず、また、消去はブロック単位でしか出来ないため、

 ①対象セルが存在するページを含むブロックを丸々読出し

 ②書き換えたい箇所のみを書き換え

 ③書き換え対象を含むブロックを消去

 ④②で書き換え済みのブロックを書き込む

という処理が必要です。

(実質的にはブロック単位での書込みですね…難しい…)

 

ブロック単位で消去」する際、「カメラのフラッシュのように一瞬で消える」ことから、「フラッシュメモリ」と呼ばれるようになったみたいですねぇ〜。なるほど。

 

参考)

news.mynavi.jp

日本科学未来館

こんにちは!

 

子ども2人と「日本科学未来館」に行ってきました。

 

りんかい線の「東京テレポート駅」から大人の足であれば10分程でしょうか。

子どもがぐだぐだ歩きだったので30分以上かかりましたが!

 

大人分の料金を支払い(18歳以下無料)、14:30頃入館しました。

3階からはシンボル展示である「ジオ・コスモス」を間近に見ることができました。

なかなかに迫力がありました。

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「インターネット物理モデル」はインターネットがどのように世界を繋いでいるのか、白黒の球を使ってわかる仕組みになっていました。 

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アンドロイドの「オルタ」。

例のニューラルネットワークを利用しているとのこと。

動きが不規則で、たまに喋り、若干不気味な中にもどこか人間ぽいような…。

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その他にも「”おや?”っこひろば」や「ジオ・スコープ」など、子どもが楽しめる展示やアクティビティが盛り沢山でした。

17:00閉館ということで残念ながら途中退館ということで全てを周りきることができませんでした。

また、個人的に印象に残ったこととしては、館内の疑問に答えてくれるスタッフのレベルが高い!と感じました。科学的な知識はもちろんのこと、語学にも堪能らしく、外国人の方が結構な割合で来館していたのですが、英語での案内も当たり前にこなしていました。(英語で案内している様子は2〜3回目にしました。)

次は、上の子の科学についての理解が備わった頃、改めて来てみたいですね。

 

www.miraikan.jst.go.jp

応用情報技術者試験 平成30年度春期 午前 問1

こんにちは!

 

とりあえず応用情報の午前問題でわからなかった、間違えた問題を解いていこうと思います。

 

 応用情報技術者試験 平成30年度春期 午前 問1

AIにおけるディープラーニングに最も関連が深いものはどれか。

  1. 試行錯誤しながら条件を満たす解に到達する方法であり、場合分けを行い深さ優先で探索し、解が見つからなければ一つ前の場合分けの状態に後戻りする。
  2. 神経回路網を模倣した方法であり、多層に配置された素子とそれらを結ぶ新号線で構成され、信号機に付随するパラメタを調整することによって入力に対して適切な解が出力される。
  3. 生物の進化を模倣した方法であり、与えられた問題の解の候補を記号列で表現して、それを遺伝子に見立てて突然変異、交配、とう汰を繰り返して逐次的により良い解に近づける。
  4. 物質の結晶ができる物理現象を模倣した方法であり、温度に見立てたパラメタを制御して、大ざっぱな解の候補から厳密な解の候補に変化させる。

 

1問目からわかんねぇ…と絶望を感じました…。

 

AIにはいろいろなアルゴリズムが使われているようで、どうやらア~エもその中の一つらしいです。

 

 ア…深さ優先探索

 イ…ニューラルネットワーク

 ウ…遺伝的アルゴリズム

 エ…擬似アリーニング法(焼きなまし法

 

いろいろとWebを読んでみると、「ニューラルネットワーク=神経回路網」であり、ニューラルネットワークが多層(深層)にまで及んだ機械学習のことを「ディープラーニング」というみたい。

なので「イ」が正解ですね。

 

機械が賢くなる?ふ~ん…という感じでいまいち信用していませんでしたが、

 

 ①判断材料となる「要素」毎の「重み」で判定して答えを導く

 ②答えが間違っていればその過程にあった「要素」は「信頼ならない!」と判断し、

  「重み」を下げる(逆伝搬)

 

という手法で勉強しているということで、納得しました!

 

参考)ブログ | AI技術をぱっと理解する(基礎編) | AI(人工知能)サービス AISIA

 いつ麻里ちゃんに質問されても答えられるようになりたい…!

 

三十路の日記、はじめました。

はじめまして、misojiです。

今まで何かを書き残す、といったことをしたことがなく、30代にしてはじめて日記にチャレンジとなります…。

続けていけるのだろうか…さっそく不安です(笑)。

 

この日記では主に次のようなことをメインに記していこうと考えています。

 

  •  勉強したことを残す。

  ⇒知識を定着させたい!

   先日、応用情報技術者試験を受けたのですが、おそらく不合格…。

   なので、勉強の一環として、学んだことを忘れないように記していこうと思っています。

 

  • 休日に出掛けた場所や、行ってみたい場所。

  ⇒子供たちと出掛ける場所を毎度探すのが大変!

   毎週末、子供と遊べるようなところを探していますが、これを習慣的に意識して

   記していけば行く場所に困ることもなくなるのでは?と思っています。

 

まずは三日坊主にならないよう、ゆるく、ながく続けていければと思います。

あとは、ついでにHTMLとかの勉強になればなと。

 

お見苦しい点もあるかと思いますが、温かな目で見守っていただければ幸いです。

それでは、よろしくお願いいたします。