AIの仕組み

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AIの仕組み

まえがき

本書は、人工知能（AI）がどのようにして動き、学習し、そして答えを導き出しているのか、その基本的な仕組みについて解説したものです。

構成は大きく3部に分かれています。 第1章と第2章は基礎編にあたり、従来のプログラムと機械学習の違い、そして機械学習の基本的な分類について触れています。 第3章から第5章が核心部にあたり、今日のAIブームを牽引するニューラルネットワーク、ディープラーニング、そして大規模言語モデル（LLM）などの生成AIの技術的背景について解説しています。

本書は「仕組み」の理解に重点を置いているため、Pythonなどのプログラミング言語による具体的な実装方法や、高度な数学的証明については深く掘り下げていません。 また、特定のAIツールやライブラリの操作方法など、頻繁に変更される可能性のある情報も割愛しました。 実装技術を学びたい方は、プログラミング関連書籍や各ライブラリの公式ドキュメント、数学的な内容にはWkipediaの同項を併せて参照してください。

目次

1. AIとは
   1. AIの定義と歴史
   2. ルールベースと機械学習
   3. 特化型AIと汎用AI
2. 機械学習の基礎
   1. データ前処理
   2. 学習のタイプ
   3. 回帰と分類
   4. モデルの評価
3. ニューラルネットワーク
   1. 人間の脳とパーセプトロン
   2. 活性化関数
   3. 学習の仕組み
   4. 多層パーセプトロンと隠れ層
4. ディープラーニング
   1. ディープラーニングのメリット
   2. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
   3. 再帰型ニューラルネットワーク（RNN・LSTM）
5. 生成AIの仕組み
   1. Attention機構
   2. Transformer構造
   3. 大規模言語モデル（LLM）
   4. 画像生成モデル
6. AIの倫理と課題
   1. データのバイアスと公平性
   2. 著作権とプライバシーの問題
   3. AIの安全性とセキュリティ
7. 参考文献・外部リンク

関連項目

• AI in Open and Distance Education - AIのオープン・ディスタンスにおけるAIの活用について、英語で書かれているもの