AI
AI（Artificial Intelligence：人工知能）は、人間の知的な振る舞いをコンピュータ上で再現する技術です。
AIの主な用途は以下の通りです。ITパスポート試験ではAIの活用事例が問われることが多く、用語の定義を丸暗記するのではなく、それぞれの用語を区別できるようになっておくことが重要です。
- 画像の認識・合成・・・画像データの中から一定の特徴を持つものを判断したり画像を生成すること。スマホの顔認証や、車のナンバープレート認識システム、アート作品の生成などに使用されます。
- 自然言語処理・・・人間が日常会話で使用する言語をコンピュータが処理すること。検索エンジンでの解析やWebサイトの機械翻訳、チャットボットなどで使用されます。
- 音声の認識・合成・・・音声データの中から、一定の特徴を持つ音を認識したり、音声を生成すること。Webサイトの読み上げ機能や、声優の代わりになる音声の生成などで使用されます。
AI関連の用語
以下の用語については、ITパスポートで頻繁に出題れます。しっかりと覚えておきましょう。
- 機械学習（Machine Learning）・・・人間の学習能力をコンピュータで再現する技術のこと。
- ニューラルネットワーク・・・人間の脳の中にある「神経回路（ニューロン）がやりとりする仕組み」をコンピュータ上で再現する技術。機械学習に分類される。
- ディープラーニング（深層学習）・・・ニューラルネットワークを多層化したモデル。
- 生成AI・・・テキスト、オンせ、静止画、動画などのオリジナルコンテンツを自動的に「生成」するAIのこと。
機械学習
機械学習は大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに分類されます。それぞれについて詳しく解説します。
教師あり学習
教師あり学習は、入力データと正解データをセットにしてコンピュータに与えて学習させる手法です。
教師なし学習
教師なし学習は「入力データのみ」をコンピュータに与えて学習させる手法です。
教師なし学習が用いられる理由は人間にも正解がわからない物事の予測をしてもらうためです。
正解データがないケースでもコンピュータが自動で学習できる仕組みが教師なし学習です。
強化学習
強化学習は正解データの代わりに報酬をコンピュータに与える学習の手法です。コンピュータが試行錯誤しながら処理を行い、処理の結果に応じて得られる報酬が最大になるようコンピュータが学習を進めます。
強化学習は人間が最終的な正解はわかっているけれども、その正解を導くまでの最適な過程がわからない場合に使われます。
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは人間の脳の中にある「神経細胞（ニューロン）がやりとりする仕組み」をコンピュータ上で再現する技術です。
ディープラーニング