Web教科書 TPU
TPU (Tensor Processing Unit) 解説 TPU（Tensor Processing Unit）は、Googleが自社のディープラーニング（特にTensorFlow）を高速化するために独自開発した「AI専用のプロセッサ...
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Web教科書 Web教科書 GPU
GPU (Graphics Processing Unit) 解説 GPU（画像処理装置）は、もともと3Dゲームなどの映像を描画するために開発されたパーツです。しかし現在では、その圧倒的な計算能力を買われ、AI（ディープラーニング）の計算リ...
Web教科書 CPU
CPU (Central Processing Unit) 解説 CPU（中央演算処理装置）は、パソコンやスマートフォンの「頭脳」にあたるパーツで、OSの起動からアプリの実行まで、あらゆる処理をこなす汎用的な計算装置です。 「数人の天才数学...
Web教科書 ニューラルネットワークの階層構造
隠れ層・入力層・出力層 解説：データの「料理」プロセス ニューラルネットワークは、データを受け取ってから結果を出すまでを、役割の異なる3種類の「層（レイヤー）」のリレー形式で行います。 これをレストランの厨房に例えると、それぞれの役割は以下...
Web教科書 多層パーセプトロン
多層パーセプトロン（MLP） 解説：単純パーセプトロンの進化形 多層パーセプトロン（MLP: Multi-Layer Perceptron）は、その名の通り、単純パーセプトロンを何層にも重ねてパワーアップさせたニューラルネットワークです。 ...
Web教科書 単純パーセプトロン
単純パーセプトロン 解説：AIの最もシンプルな形 単純パーセプトロンは、1958年にフランク・ローゼンブラットによって考案された、現在のニューラルネットワークの基礎となるモデルです。 仕組みは非常にシンプルで、「入力層」と「出力層」の2層だ...
Web教科書 知識獲得のボトルネック
知識獲得のボトルネック 解説：第2次AIブームの「最大の壁」 知識獲得のボトルネック（Knowledge Acquisition Bottleneck）とは、1980年代の第2次AIブーム（エキスパートシステム）において、「専門家の知識をコ...
Web教科書 畳み込みニューラルネットワーク（畳み込み、プーリング、全結合）
徹底解説 AIを理解するためのディープラーニング：畳み込みとプーリング G検定などのAI学習で必ず登場するCNN（畳み込みニューラルネットワーク）。数式や計算手順は学んだけれど、「結局どうやって犬や猫を見分けているの？」というイメージが湧き...
G検定の試験に向けて AI資格はなぜ今必要なのか？
2025年最新版：AI資格おすすめ体系的ガイド｜なぜキャリアの起点は「G検定」一択なのか 人工知能（AI）技術が社会インフラとして不可逆的に定着し、生成AI（Generative AI）がビジネスの前提条件となった2020年代半ば。かつて「...
G検定の試験に向けて G検定は意味ない？実際の価値と取るべき人を徹底解説
G検定は「意味ない」のか？結論：意味は“ある”。ただし目的次第で価値が変わる 「G検定 意味ない」と検索する人が増えている背景には、空前のAIブームの中で“自分はどの資格を取るべきか”迷う人が多いことが挙げられます。 結論から言うと、G検定...