AI用語定義問題
「連合学習（Federated Learning）」がプライバシー保護に有効な理由はどれか？
A.すべてのデータを単一のセキュアなサーバーに集約して学習するから
✗ データを一か所に集める方式はプライバシーリスクがある。連合学習はデータを分散したままにする。
B.各デバイスでローカル学習を行い、モデルの重みの更新量のみを共有するから← 正解
✓ 正解。生データはデバイス外に出さず、重みの更新（勾配）のみを集約することでプライバシーを保護する。
C.訓練データを暗号化して送信するから
✗ 暗号化送信はセキュリティ対策だが、送信先でデータを復号する必要があり連合学習とは異なる。
D.データを匿名化してから一か所に集めて学習するから
✗ 匿名化後の集約はDifferential Privacyなどの別技術。連合学習はそもそもデータを出さない方式。
IT・クラウド の関連資格
AWS Certified Cloud Practitioner（CLF-C02）
AWSクラウドの入門資格。クラウドの概念・AWSのコアサービス・セキュリティ・料金モデルを問う。
AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
AWSでのシステム設計能力を問うアソシエイト資格。高可用性・セキュリティ・コスト最適化の設計が中心。
DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
Azureのデータサービスの基礎を問うMicrosoft認定資格。リレーショナル/非リレーショナルデータ、分析ワークロード、コアのデータ概念を扱う。