ITパスポート用語集

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは、画像認識に特に強いディープラーニングモデルの一種です。

画像の特徴を少しずつ抽出しながら分析する仕組みを持ち、人間が画像を見分けるような処理をコンピュータで実現できます。…

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事前学習とは、AIモデルに大量のデータをあらかじめ学習させ、幅広い場面で利用できる基礎能力を身につけさせることです。

最初に多くの知識を学習しておくことで、その後の特定分野向けの調整を効率よく行えるようになります。…

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活性化関数とは、ニューラルネットワークで計算された値をもとに、最終的な出力を決めるための関数です。

AIは入力されたデータを計算していきますが、そのままでは複雑な判断ができません。…

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機械学習とは、コンピュータに大量のデータを学習させることで、特徴やパターンを自動的に見つけ出し、予測や分類を行えるようにする技術です。

人間が細かいルールをすべて設定しなくても、経験を積むように学習して精度を高めていく点が特徴です。…

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GAN（敵対的生成ネットワーク）とは、2つのAIを競わせながら学習させることで、より精度の高いデータ生成を行う技術です。

「偽物を作るAI（生成器）」と、「本物か偽物かを見分けるAI（識別器）」が互いに競争しながら成長することで、高品質な画像や音声などを作り出せるようになります。…

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転移学習とは、すでに学習済みのAIモデルを利用し、その知識を活かしながら新しい目的に合わせて追加学習を行う手法です。

最初からAIを学習させるよりも、短時間で効率よく高性能なモデルを作れる点が特徴です。…

転移学習とは Read More

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誤差逆伝播法とは、ニューラルネットワークを学習させるための代表的なアルゴリズムです。

AIが出した答えと正しい答えを比較し、その差（誤差）をもとに、ネットワーク内部の設定を少しずつ調整していきます。…

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帰納法とは、いくつかの具体的な事例や経験から、共通するルールや結論を導き出す考え方です。

複数の事実を観察し、「この場合も同じ傾向があるのではないか」と推測する方法として使われます。…

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プロンプトエンジニアリングとは、生成AIに対して適切な指示（プロンプト）を作成し、より正確で役立つ回答を引き出すための技術です。

AIは与えられた指示の内容によって回答の質が大きく変わるため、分かりやすく具体的な指示を出すことが重要になります。…

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