人工知能を学習した１　全体

はじめに

CHATGPTに回答してもらったことを残すために書いています。
せっかくやり取りをしたので残したいと思います。

注意
あくまで回答の内容です。
正確な情報は信頼できる書籍などで確認をお願いします。

用語

人工知能（AI: Artificial Intelligence）

定義：人間のように認知・学習・推論を行うコンピュータシステム。

ニューラルネットワーク（Neural Network）

定義：人間の脳の神経細胞を模倣したモデル。多層化すると深層学習に発展する。

トランスフォーマー（Transformer）

定義：自己注意機構を使ったNLPモデル。BERTやGPTの基盤。

ロボティクス（Robotics）

ロボットが環境と相互作用し、自律的に行動するための技術。

過学習（Overfitting）

モデルが訓練データに依存しすぎて、汎化性能が低くなる現象。

バイアス（Bias）

データやアルゴリズムが偏りを持ち、誤った判断をするリスク。

説明可能AI（XAI: Explainable AI）

AIの判断根拠を人間が理解できるように説明する技術。

クラウドAI（Cloud AI）

Google CloudやAWSなどのクラウド上でAIを提供するサービス。

エッジAI（Edge AI）

IoTデバイスなどの末端でAIモデルを実行する技術。

第一次AIブーム（1950年代～1970年代）

ルールベース（記号的AI）による推論が主流。

第二次AIブーム（1980年代）

エキスパートシステムの普及。ただしルールの設計が難しく失速。

第三次AIブーム（2010年代～現在）

機械学習とディープラーニングの進展により、AIが幅広く普及。

今回の学習のカテゴリ分け

• 機械学習（Machine Learning）
  　- 教師あり学習（Supervised Learning）
  　　- 回帰分析（Regression）
  　　- 分類（Classification）
  　- 教師なし学習（Unsupervised Learning）
  　　- クラスタリング（Clustering）
  　　- 次元削減（Dimensionality Reduction）
  　- 強化学習（Reinforcement Learning）
  　　- モデルベース強化学習（Model-Based RL）
  　　- モデルフリー強化学習（Model-Free RL）
  　　　- 価値ベース法（Value-Based Methods）
  　　　- 方策ベース法（Policy-Based Methods）
  　　　- Actor-Critic法（Actor-Critic Methods）

• 応用AI（Applied AI）
  　- 自然言語処理（NLP）
  　　- 機械翻訳（Machine Translation）
  　　- 文章生成（Text Generation）
  　　- 感情分析（Sentiment Analysis）
  　- コンピュータビジョン（CV）
  　　- 画像認識（Image Recognition）
  　　- 物体検出（Object Detection）
  　　- 画像セグメンテーション（Image Segmentation）
  　- 音声認識（Speech Recognition）
  　　- 音声入力システム（Speech-to-Text）
  　　- 音声アシスタント（Voice Assistants）
  　- ロボティクス（Robotics）
  　　- 産業用ロボット（Industrial Robots）
  　　- 自律移動ロボット（Autonomous Robots）

• 深層学習（Deep Learning）
  　- 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
  　　- ResNet、VGG、Inception
  　- リカレントニューラルネットワーク（RNN）
  　　- LSTM（Long Short-Term Memory）
  　　- GRU（Gated Recurrent Unit）
  　- 生成モデル（GAN）
  　　- DCGAN、StyleGAN
  　- トランスフォーマー（Transformer）
  　　- BERT
  　　- GPTシリーズ

• 記号的AI（Symbolic AI）
  　- エキスパートシステム（Expert Systems）
  　- 知識グラフ（Knowledge Graphs）
  　- ルールベースシステム（Rule-Based Systems）