人工知能基礎

人工知能が従来型ソフトウェア、オートメーション、ルールベースシステムとどのように異なるかを説明できるようになります。

データセット、学習、検証、テスト、推論がAI開発をどのように支えるかを説明できるようになります。

教師あり学習、教師なし学習、強化学習を区別できるようになります。

ニューラルネットワーク、深層学習、Transformerを概念的なレベルで説明できるようになります。

生成AIと大規模言語モデルがコンテンツを生成する仕組みを説明できるようになります。

ハルシネーション、過学習、バイアス、データ漏洩、分布シフトなどの一般的な問題を認識できるようになります。

コンピュータビジョン、音声AI、ロボティクス、自律システムの基礎を理解できるようになります。

目的、データ、手法、出力、リスク、人間による監督を検討することで、AIシステムを評価できるようになります。

責任あるAI利用におけるプライバシー、セキュリティ、公平性、透明性、説明責任について論じられるようになります。

AIについて継続的に学び、専門能力を伸ばすための進路を特定できるようになります。