1.2基礎
製造ラインの画像から、製品上の傷の位置を特定する。
検査担当者へ位置付きで知らせる。
適切なAIユースケースはどれか。
× 不正解
画像内の傷や対象の位置を特定する処理は、物体検出やセグメンテーションなどコンピュータビジョンのユースケースである。
詳細解説
正しい物体検出または画像セグメンテーション
画像内の対象や領域の位置を特定する処理である。
画像内の対象や領域の位置を特定する処理である。
問題の要件では、物体検出または画像セグメンテーションが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り文章のトークン化
テキストを分割する処理であり、画像の傷位置を扱わない。
テキストを分割する処理であり、画像の傷位置を扱わない。
問題の要件では、文章のトークン化が解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り需要の時系列予測
販売数量の未来値を推定するタスクである。
販売数量の未来値を推定するタスクである。
問題の要件では、需要の時系列予測が解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤りIAMポリシー評価
AWSアクセス権の評価であり、画像解析ではない。
AWSアクセス権の評価であり、画像解析ではない。
問題の要件では、IAMポリシー評価が解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
AWS公式AIF-C01ガイドDomain 1.2のコンピュータビジョンユースケースを確認する。期待される結果
画像分類と位置・領域検出の違いを説明できる。理解のポイント
- 画像
- 物体検出
- セグメンテーション
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
- AWS公式ドキュメントで、対象サービスが提供する機能と前提条件を確認する。
- モデル、データ、アプリケーション、利用者の責任分界を混同しない。
基礎のおさらい
物体検出
画像内の対象のクラスと境界位置を推定する処理。
セグメンテーション
画素や領域単位で対象を分ける画像解析。
問題IDAWS-AIF-069
確認環境AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
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