「AI（人工知能）」について解説｜情報に関する理論（#基本情報技術者試験・基礎理論） - リスキリング｜情報技術者への歩み、デジタルを使う側から作る側へ

｜AI（人工知能）の概要 ｜AI（人工知能）の学び方 ｜機械学習の解説 ｜ディープラーニングの解説 ｜AI（人工知能）を活用するためのガイドライン ｜AI（人工知能）開発ガイドラインの原則 ｜AI（人工知能）に対する人間の取り組み AI（人工知能）は、コンピューターシステムが人間の知的なタスクを実行できる技術分野で、機械学習やディープラーニングを組み合わせてデータを学習し、広範な応用範囲がある。AIを学ぶにはPythonや数学、機械学習とディープラーニングフレームワークの基礎を学び、実践プロジェクトが役立つ。機械学習はデータからパターンを学び、画像認識、音声処理、自然言語処理などで使用。ディープラーニングは多層のニューラルネットワークを使い、高度な特徴抽出に優れ、画像認識や自然言語処理に応用されている。AIの適切な活用にはデータ品質、透明性、公平性のガイドラインが必要で、倫理、ユーザー中心