マスログ

【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

#和から #AI(人工知能) #集団セミナー

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!

新着記事

CONTACTお問い合わせ

個別講義や集団講義、また法人・団体向けの研修を行うスペース紹介です。遠人に在住の方や自宅で講義を受けたい方はオンライン講座をご用意しております。よくある質問はこちら