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AIの基礎と歴史
人工知能の定義、ダートマス会議からの歴史、AI3大ブーム、フレーム問題など、G検定の土台となる概念を体系的に学びます。
MACHINE LEARNING機械学習の手法
教師あり学習・教師なし学習・強化学習の主要アルゴリズムと、モデル評価・正則化などG検定頻出テーマを広くカバーします。
DEEP LEARNINGディープラーニング
ニューラルネットの基礎から CNN・RNN・Transformer まで。G検定の中核となるディープラーニングの理論を押さえます。
GENERATIVE AI生成AIと応用
LLMのスケーリング則・RLHF・プロンプト・RAG・拡散モデル・マルチモーダルまで、最新の生成AIと応用領域を俯瞰します。
ETHICS & LAWAIの法律・倫理・社会
著作権法・個人情報保護法・EU AI Actなど国内外の規制、XAI・バイアス・Human-in-the-Loop等、責任あるAIの実践を学びます。
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