AI生成AIを使う前に知っておきたい課題
生成AIの課題をG検定向けに解説。ハルシネーション、バイアス、著作権法30条の4、個人情報、ディープフェイク、AIガバナンスを整理します。
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AI音声処理とモデルの軽量化・エッジAI｜音素からWaveNetまで
音声処理の流れとモデルの軽量化をG検定向けに解説。音素・メル尺度・WaveNet、蒸留・量子化・プルーニングとエッジAIを整理します。
AI深層強化学習とAlphaGo｜DQNから自己対戦AIまで
深層強化学習をG検定向けに解説。DQNの経験再生とターゲットネットワーク、AlphaGoとモンテカルロ木探索、産業応用の課題を整理します。
AIAIの判断根拠を説明する｜説明可能AI（XAI）
説明可能AI（XAI）をG検定向けに解説。ブラックボックス問題、LIMEやSHAP、CAM・Grad-CAMによる可視化、敵対的攻撃までを整理します。
AIChatGPTはどう作られたか｜RLHFと基盤モデル
ChatGPTの作られ方をG検定向けに解説。RLHFと報酬モデル、zero-shot、基盤モデル、マルチモーダルを整理します。
AI大規模言語モデル（LLM）とは｜BERTとGPT
LLMをG検定向けに解説。BERTのMLM・NSP、GPTの次単語予測、スケーリング則とfew-shotを整理します。
AI拡散モデルとは｜画像生成AIの主流になった仕組み
拡散モデルをG検定向けに解説。ノイズの付加と除去、デノイジング、Stable Diffusionと潜在空間の関係を整理します。
AIGANの仕組み｜偽物を作るAIと見破るAI
GANをG検定向けに解説。ジェネレータとディスクリミネータの敵対的学習、DCGAN・Pix2Pix・CycleGANの違いを整理します。
AIオートエンコーダとVAE｜生成AIの入口
オートエンコーダとVAEをG検定向けに解説。次元圧縮や異常検知、潜在変数とKLダイバージェンスの役割を整理します。
AITransformerとは｜生成AIの土台になった仕組み
TransformerをG検定向けに解説。Positional EncodingやMulti-Head Attention、並列化の利点を整理します。