情報処理のWeb教科書―IPA情報処理試験対策のお供に!

AIとは-人工知能の説明や機械学習のwakeなど関連知識。

トップ 情報処理の知識体系 テクノロジ系 基礎理論 情報に関する理論 AI

AIとはをテーマに、AI(人工知能)の基本的な考え方、機械学習のwakeなど関連知識について見ていきます。

目次

以下は目次リンクになります。

1. AIとは

2. 機械学習

3. ディープラーニング

AIに関連したIPA情報処理試験の過去問

もっと知識を広げるための参考

更新履歴

1. AIとは

AIとは、Artificial Interlligenceの略で人工知能と訳され1950年代の中頃から使われるようになった言葉です。 人工知能の定義に関しては多くの見解が存在しますが、概ねのところ、知的な情報処理をコンピュータ上で実現するという点で一致しています。

AIの活用事例

たとえば、運転手が関与せずに、自動車の加速、操作、制御の全てをシステムが行うといった AI(人口知能)の活用事例が挙げられます。

AIの研究テーマ

人工知能の研究テーマには機械学習やディープラーニングなど様々な分野があります。

2. 機械学習

AIにおける機械学習は、記憶したデータから特定のパターンを見つけ出すなどの、 人が自然に行っている学習能力をコンピュータにもたせるための技術です。

Weka

Wekaは、Waikato Environment for Knowledge Analysisの略でニュージーランドのワイカト大学で開発された機械学習(データマイニング)のオープンソースです。 ソースコードはJavaで書かれていて、GNU General Public Licenseでライセンスされています。

3. ディープラーニング

ディープラーニングとは、多層のニューラルネットワークによる機械学習手法です。 深層学習とも言います。

大量のデータを人間の脳神経回路を模したモデルで解析することによって、 コンピュータ自体がデータの特徴を抽出、学習する技術です。

ディープラーニングの特徴

AIにおけるディープラーニングの特徴は、 ニューラルネットワークを用いて、人間と同じような認識ができるようにするという特徴があります。 人間の脳神経回路を模倣して、認識などの知識を実現する方法がディープラーニングです。

AIに関連したIPA情報処理試験の過去問

以下ではAIに関連したIPA情報処理試験の過去問とその解説をまとめています。

もっと知識を広げるための参考

更新履歴

更新履歴になります。

戻る

スポンサーリンク

情報処理の知識体系

各試験の問題と解説

ランダム出題・採点アプリ

プログラミング

スポンサーリンク