AIの基礎と探求
AIの社会的影響と規制の理解
生成AIとその未来展望
サイトマップ
パート1:AIの基礎と探求
1 未来の探索者への序章
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1-1 AIの旅の始まり: なぜAIを学ぶのか
1-2 人工知能(AI)とは何か:基本原則
1-3 AIの歴史:過去から現在まで
1-4 AIの応用:日常生活でのAI
1-5 AIの世界
1-6 AIの5つの基本のアイディア
2 知覚するコンピュータ
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2-1 デジタルセンサーとデータ入力
2-2 コンピュータは世界をどう感じているか:データの解釈
2-3 環境との相互作用
2-4 サイバーフィジカルコンピュータ(CPS)
2-5 エッジAIとその応用
2-6 スマートデバイスとIoT
3 表現と推論
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3-1 コンピュータモデル: 現実をデジタルで再現
3-2 思考プロセス: AIはどのように決断を下すか
3-3 デジタルツインの応用と問題解決
3-4 マルチモーダルAIの探求
3-5 LLM(大規模言語モデル)
4 学習する機械
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4-1 機械学習の基礎
4-2 機械学習の全体像:基礎から深層学習まで
4-3 機械学習の種類
4-4 生成AIの登場とその仕組み
4-5 生成AIの技術と応用
5 人間との自然な相互作用
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5-1 コミュニケーションの橋: 人間とAIの間
5-2 言語理解の重要性: テクノロジーを通じた表現
5-3 AIによるユーザーエクスペリエンスの向上
5-4 説明可能AI(XAI)の現状
パート2:AIの社会的影響と規制の理解
6 AIの社会的影響と倫理的考慮事項
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6-1 AIの開発・利用に関するガイドライン
6-2 AIと倫理・社会的側面
6-3 AIがもたらす倫理的なジレンマ
6-4 AIと著作権
6-5 AIと犯罪
6-6 AIの軍事利用
6-7 なぜAIは警戒されるのか?
7 AIの技術面の課題とリスク
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7-1 AI技術の利点と潜在的リスク
7-2 幻想生成:ハルシネーション
7-3 AIの偏見:バイアス
7-4 情報流出
7-5 データ品質の低下
8 AI規制と法的側面
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8-1 日本のAI規制の現状
8-2 各国のAI規制状況
8-3 AI規制の概要と影響
8-4 リスクベースアプローチとリスク分類
8-5 AIシステムのリスク分類による規制
8-6 AIにより影響を受ける職業とは
9 AIと向き合う方法
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9-1 RAG (Retrieval-Augmented Generation)
9-2 ファクトチェック
9-3 プロンプトエンジニアリング
9-4 AIの限界と可能性の理解
パート3:生成AIとその未来展望
10 生成AIのビジネスモデル
11 AIの未来展望
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11-1 ハードウェアの進化
11-2 汎用人工知能(AGI)
11-3 超人工知能 (Superintelligent AI)
11-4 人工意識 (Artificial Consciousness)
11-5 AIの未来とシンギュラリティ
12 プロンプト・チャレンジ!
13 AIクイズ
14 参考資料リンク
15 指導用資料
16 ツール集
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用語集
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