【和から株式会社】AI人工知能入門-G検定を解きながら学ぶ特別編-講義抜粋
公開日
2024年12月2日
更新日
2025年1月19日

和から株式会社主催「AI人工知能入門-G検定を解きながら学ぶ特別編-」の講義の抜粋です。
G検定の内容を説明しながら、AI活用のために何を身につけるべきかを学ぶことができます。
◎詳細・開催日程はこちら→https://wakara.co.jp/course/7662
試験の特徴と私の受験体験
去年、私は「G検定」を受験しました。この試験は、他の試験とは少し違い、インターネットを使いながら自宅や喫茶店など、好きな場所で受験できます。私は土日にセミナーで話をすることが多いため、その合間に喫茶店で挑戦しました。試験中、検索回数はなんと190回!調べる力もこの試験では重要なんだと実感しました。
AIのレベルと画像認識の仕組み
人工知能の基本を理解するためには、AIのレベル分けが役に立ちます。AIはレベル1から4まで分類されていて、最も基本的なレベル1はフィードバック制御です。たとえば、エアコンのように温度を測り、それに応じて暖房や冷房を切り替える仕組みが該当します。一方で、画像認識はもう少し複雑です。まず、写真や映像の中で「どこに物体があるか」を検出し、その次に「それが何か」を分類します。この2段階のプロセスが、画像認識の基本的な仕組みです。
ディープラーニングと学習モデル
ディープラーニングでは、人間の判断に近い精度を目指してデータを学習させます。特に、事前学習モデルと呼ばれる技術が効率的で驚きました。たとえば、50万枚もの画像データであらかじめ学習したモデルに、新しいデータをわずか20枚加えるだけで、特定の課題に対応できるAIを作ることができます。これによって、大量のデータ収集が難しい場合でも、質の高いAIを構築できるようになりました。
敵対的生成ネットワーク(GAN)の可能性
さらに面白かったのは、敵対的生成ネットワーク、通称GANです。GANは新しいデータを「生成」する技術で、画像認識が「判別」するのとは正反対の役割を持っています。この技術を活用すると、完全に新しい画像や映像を作り出すことができるんです。現在、さまざまな分野で応用が進んでいて、これからさらに注目されること間違いなしです。
次回も、AIの可能性をより深く探っていきますので、ぜひご期待ください!