第1章
第1章 AI（人工知能）
AIの基本概念、歴史、そして現代社会における役割について学びます。
2時間
AIの定義と歴史
バージョン: 4.0更新日: 2024-12
要点
- •ANI（特化型AI）とAGI（汎用AI）の違い
- •第1次ブーム：推論と探索
- •第2次ブーム：エキスパートシステム
- •第3次ブーム：機械学習・ディープラーニング
- •シンギュラリティ：2045年問題
機械学習の仕組み（4つの学習手法）
バージョン: 4.0更新日: 2024-12
要点
- •教師あり学習：問題と正解のセットで学ぶ
- •教師なし学習：正解なしでデータの特徴を見つける
- •強化学習：報酬を最大化するように行動を学ぶ
- •半教師あり学習：少量の正解データと大量の未ラベルデータを使う
ディープラーニングとニューラルネットワーク
バージョン: 4.0更新日: 2024-12
要点
- •ニューロンとシナプス：脳の神経回路を数式モデル化
- •ディープラーニング：隠れ層を多層化して複雑な特徴を自動抽出
- •重み（Weight）：入力情報の重要度を調整するパラメータ
- •学習とは重みを最適化すること
学習の精度と課題（過学習とバイアス）
バージョン: 4.0更新日: 2024-12
要点
- •過学習：訓練データに適合しすぎて未知データに対応できない
- •対策：ドロップアウト、正則化、アーリーストッピング
- •転移学習：ある領域で学習したモデルを別の領域に再利用
- •バイアス：学習データの偏りが差別や偏見を生む