過去に開催されていた「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。

※動画でもご覧いただけます。

試験の特徴と私の受験体験

昨年、「G検定」を受験しました。この試験は、通常の試験とは異なり、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るのが特徴です。
私は週末にセミナーで講演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、私はなんと190回も検索をしました。
これほど多くの検索を行ったのは、G検定が単なる暗記ではなく、調べる力を求められる試験であることを実感したからです。

膨大な情報を的確に検索し、素早く理解する力が試される試験だと感じました。

AIのレベルと画像認識の仕組み

人工知能（AI）を理解するうえで、AIのレベル分けはとても有用です。

AIはレベル1から4に分類されており、最も基本的なレベル1はフィードバック制御に該当します。
例えば、エアコンが室温を測定し、適切な温度に調整する仕組みがこれにあたります。

一方、画像認識はさらに高度な技術です。
画像認識の基本的なプロセスは大きく二段階に分かれます。
まず、写真や映像の中で「どこに物体があるか」を特定し、次に「それが何か」を分類するのです。

このように、画像認識技術は単なるデータ処理ではなく、段階的な認識プロセスを経て、より精度の高い識別を行います。

ディープラーニングと学習モデル

ディープラーニングは、人間の判断に近い精度を目指してデータを学習する技術です。
その中でも「事前学習モデル」は非常に効率的なアプローチとして注目されています。

例えば、50万枚もの画像データで事前に学習したモデルに対し、新たに20枚ほどのデータを追加するだけで、特定のタスクに対応できるAIを構築することが可能になります。

この技術の利点は、大量のデータを集めるのが難しい場合でも、高品質なAIモデルを開発できることです。少ないデータでも高精度な結果を得られるため、AIの活用範囲が格段に広がります。

敵対的生成ネットワーク（GAN）の可能性

AIの世界で特に興味深い技術の一つが「敵対的生成ネットワーク（GAN）」です。
GANは、まったく新しいデータを「生成」する技術であり、画像認識が「判別」を行うのとは正反対の役割を果たします。

この技術を活用すれば、実在しない人物の顔や、架空の風景をAIが作り出すことができます。
現在、GANはアートやエンターテインメント、医療など幅広い分野で応用が進められています。

これからのAI技術の発展を考えるうえで、GANの可能性には目が離せません。
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G検定は公式テキストを読み解きましょう。
深層学習教科書 ディープラーニング G検定公式テキスト 第3版　一般社団法人日本ディープラーニング協会 (監修)　翔泳社