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AIの原理と構造:③ AIはどのように学習し、変化するのか

👉 AIの変化と限界を正しく理解したい方に適した講座です。 AIは一度作られたら、それで終わりなのでしょうか? この講座では、AIが学習を通じてどのように変化し、なぜ同じAIでも結果が異なることがあるのかを説明します。 学習というプロセスの意味や、性能が向上したり低下したりする理由を、技術的な観点からわかりやすく解説します。

1名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

AI
AI
Python
Python
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
LLM
LLM
RAG
RAG
AI
AI
Python
Python
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
LLM
LLM
RAG
RAG

受講後に得られること

  • AI学習が何を意味するのかについての理解

  • 性能が異なる理由を構造的に説明

  • AIの可能性と限界をともに認識する

AIはどのように考え、答えるのか?

最初から学ぶAIの原理と構造マスターシリーズ


AIの原理と構造 ③:AIはどのように学び、変化するのか

1. 生データの入力

2. AIの学習

3. より良い判断

4. パターンの発見、エラーの修正、経験の蓄積、性能の向上


講義の制作意図および応用分野は?

1) 講義制作の意図

  1. AIはなぜ学習しなければならないのか、気になります。

  2. データを通じてパターンを学習し、性能が向上する流れを説明します。

  3. エラーを減らし、より良い判断へと変化していく過程を分かりやすく整理します。

  4. 初心者でもAIの学習原理を理解し、活用できるよう支援します。

2)応用分野

スパム、感情分析、音声認識、異常検知、画像分類、レコメンドシステム、自動運転とスマートファクトリー


普段から気になっている疑問を分かりやすく解説するための講義です。

このような内容を学びます


受講前の参考事項

受講前の確認事項

  • 本講義は、作業を最初の企画から講義資料の作成まで、知識共有者本人が行ったことをお知らせします。

  • 講義の完成度を高めるため、生成AIは補助的な手段として活用されたことをお知らせします。

  • 動画に含まれる音声は知識共有者本人の声であり、修正および編集作業を行ったものです。

学習資料

  • 提供する学習資料の形式(PPT、クラウドリンク、テキスト、ソースコード、アセット、プログラム、例題など)

  • 分量および容量、その他の学習資料に関する特徴や注意事項など

前提知識および注意事項

  • 学習難易度を考慮した必須の前提知識の有無

  • 講義動画の品質(音質・画質)など、受講に直接関係する内容および推奨される学習方法

  • 質問/回答および今後のアップデートに関する内容

  • 講義および学習資料の著作権に関するお知らせ

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AIが学習を通じてどのように変化するのか知りたい方

  • 同じAIでも結果が異なる理由が気になる方

  • AIの性能と限界を同時に理解したい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • ①、② 講義内容(任意)

  • AI学習の概念に関する基礎的な理解

  • コーディングや数式の理解は不要です

こんにちは
djshin08317101です。

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全体

11件 ∙ (3時間 57分)

講座資料:

授業資料
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