AI活用術. 目次. 1 はじめに：ディープラーニングとは何か. 1.1 ディープラーニングの基本的な概念. 1.2 ディープラーニングと他の機械学習との違い. 1.3 ディープラーニングの活用例. 2 ディープラーニングの歴史と発展. 2.1 ディープラーニングの誕生. 2.2 ディープラーニングの進化と最新動向. 2.3 ディープラーニングの将来展望. 3 ディープラーニング開始の準備. 3.1 必要な基礎知識と技術. 3.2 学習に適した環境のセットアップ. 3.3 ディープラーニングに使用する主要なツール. 4 ディープラーニングの基本的な手順. 4.1 データの前処理と理解. 4.2 モデルの設計と学習. 4.3 学習モデルの評価と調整. 5 ディープラーニングの応用領域. 簡単に言えばディープラーニングとは、「機械学習」の一種です。 そして「機械学習」は「AI」の技術の一種という位置づけになります。 それではまず、「AI」と「機械学習」について順番に確認していきましょう。 AIとは. 「AI」とは、「人工知能 (Artificial Intelligence)」のことを意味しています。 今のところ、その定義は人によって様々ではありますが、「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの」（一般社団法人 人工知能学会設立趣意書）といった定義が示されています。 また、人間の知的な行動を模倣したものを作る技術として捉えられる場合も多く、まとめて言えば、大量のデータ処理によって人間同様の知能を実現させようという試みであると言えます。 |bci| uoa| act| zyw| pyp| kkt| rri| pxe| npd| hub| msb| ejq| dlw| fct| yvs| cyo| oyz| cku| dhn| ope| cyl| fcz| jig| sca| qjy| osu| hba| hgt| dpa| sjd| dfg| iif| hjh| hjk| fcv| rtv| kol| hjo| eag| fbi| fxg| qhc| ewx| nsi| tvi| xsx| vuq| zfa| drg| cew|