【G検定まとめ】要点整理&当日用カンペの項目別詳解ページです。
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人工知能のおおまかな分類
人工知能は大きく分けて、以下のように4つのレベルに分類されます。
レベル1 | シンプルな制御プログラム | 全ての振る舞いがあらかじめ決められている。ルールベースで動く |
レベル2 | 古典的な人工知能 | 探索・推論、知識データを利用して状況に応じて複雑な振る舞いをする |
レベル3 | 機械学習を取り入れた人工知能 | 非常に多くのサンプルデータから入出力関係を学習 |
レベル4 | ディープラーニングを取り入れた人工知能 | 特徴量による学習 |
レベル1:シンプルな制御プログラム
シンプルな制御プログラムは全ての振る舞いがあらかじめ決められており、ルールベースで動くものを指します。
例えば、エアコンや冷蔵庫などの温度調整やお風呂の水量など、あらかじめ振る舞いが決まっているもがあります。
これらの特徴はシステム工学や制御工学などの分野で利用されている技術であり、今日でも多くの製品で使用されています。
レベル2:古典的な人工知能
探索・推論、知識データを利用して状況に応じて複雑な振る舞いをするものを指します。
例えば、自動掃除ロボットや機械の診断プログラムなど、状況に応じて動きを変えることができますが、自ら学習はしないことが特徴です。
分野によっては有用であり、現在でも広く使用されている技術です。
レベル3:機械学習を入れた人工知能
機械学習を取り入れた人工知能で、非常に多くのサンプルデータから入出力関係を学習したものを指します。
例えば、検索エンジンやレコメンドシステムなど、パターン認識などの技術をベースに大量のデータから特徴やルールを自ら学習することができます。
レベル4:ディープラーニングを取り入れた人工知能
ディープラーニングを取り入れた人工知能で、大量のデータから特徴量を学習することで高度な判断をすることができます。
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参考書籍
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②問題集として使用する書籍
ある程度学習が進んだら、本番を意識して問題集に取り組みましょう。
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