GENERATIVE AI PASSPORT
第1章 AIの基礎
AI・機械学習・深層学習の関係と、AIの歴史を理解します。
この章で学ぶこと
AI・機械学習・深層学習の関係と、AIの歴史を理解します。
ルールベースと機械学習
人が規則を書く方法と、データから学ぶ方法を区別します。
教師あり・教師なし・強化学習
ラベル、データ構造、報酬の違いを理解します。
ニューラルネットワーク
ノード、重み、層、深層学習の基本を確認します。
過学習と対策
正則化、ドロップアウト、データ拡張を整理します。
転移学習
学習済み知識を別課題へ利用する考え方を学びます。
AIの歴史
AIブーム、AIの冬、ビッグデータの流れを確認します。
試験対策のポイント
重点：AI・機械学習・深層学習を同じ意味として扱わず、包含関係と学習方法の違いを説明できるようにします。
用語の暗記だけでなく、実際の業務場面で「どの対応が安全か」を判断できるようにしましょう。
問題演習で確認する
同じ共通問題プールから毎回ランダムに出題します。