問題演習 2025.03.162025.04.30 人工知能とは 1. 人工知能の定義 2. 人工知能分野で議論される問題 人工知能をめぐる動向 3. 探索・推論 4. 知識表現とエキスパートシステム 5. 機械学習 6. ディープラーニング 機械学習の概要 7. 教師あり学習 8. 教師なし学習 9. 強化学習 10. モデルの選択・評価 ディープラーニングの概要 11. ニューラルネットワークとディープラーニング 12. 活性化関数 13. 誤差関数 14. 正則化 15. 誤差逆伝播法 16. 最適化手法 ディープラーニングの要素技術 17. 全結合層 18. 畳み込み層 19. 正規化層 20. プーリング層 21. スキップ結合 22. 回帰結合層 23. Attention 24. オートエンコーダ 25. データ拡張 ディープラーニングの応用例 26. 画像認識 27. 自然言語処理 28. 音声処理 29. 深層強化学習 30. データ生成 31. 転移学習・ファインチューニング 32. マルチモーダル 33. モデルの解釈性 34. モデルの軽量化 AIの社会実装に向けて 35. AIプロジェクトの進め方 36. データの収集・加工・分析・学習 AIに必要な数理・統計知識 37. AIに必要な数理・統計知識 AIに関する法律と契約 1. 個人情報保護法 2. 著作権法 3. 特許法 4. 不正競争防止法 5. 独占禁止法 6. AI開発委託契約 7. AIサービス提供契約 AI倫理・AIガバナンス 8. 国内外のガイドライン 9. プライバシー 10. 公平性 11. 安全性とセキュリティ 12. 悪用 13. 透明性 14. 民主主義 15. 環境保護 16. 労働政策 17. その他の重要な価値 18. AIガバナンス
