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）
畳み込みは「パーツ探し」、プーリングは「だいたい合っていればOK」にする処理。層を重ねると何が起きるのかを、図で順に追いかけます。
G検定の試験に向けて AI資格はなぜ今必要なのか？
AI資格を取ると何が変わるのか。意思決定の適正化・スキルの客観的な証明・情報の更新という3つの価値と、職種別のおすすめルートを示します。
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
「意味ない」と言われる3つの理由には根拠があります。そのうえで価値が出る場面を挙げ、取るべき人と取らなくていい人を分けて考えます。