G検定
【G検定】Mask R-CNNとは?RoIAlignとインスタンスセグメンテーションの仕組みを解説

物体を四角い枠で囲むだけでなく、その輪郭までピクセル単位で塗り分ける——それがMask R-CNNです。物体検出の標準モデルFaster R-CNNを土台に、マスク生成の機能とRoIAlignという精密な位置合わせ技術を加えたこのモデルは、インスタンスセグメンテーションの代表格としてG検定でも頻出です。

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【G検定】軍事利用とは?AI兵器とLAWSをめぐる国際的な議論をわかりやすく解説

AIの軍事利用は、AI倫理の中でも最も重い論点の一つです。意思決定支援や無人機など活用は現実に進んでいる一方、人間の判断を介さずに攻撃を行う自律型兵器をめぐっては、国際的な議論が続いています。G検定では、事実としての進展と、指摘されている倫理的懸念の両方を整理して押さえましょう。

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【G検定】GoogLeNetとは?Inceptionモジュールと補助損失をわかりやすく解説

2014年のILSVRCを制した画像認識モデルがGoogLeNetです。「深くするだけでなく幅も広げる」というInceptionモジュールの発想と、深いネットワークを学習させるための補助損失(Auxiliary Loss)という2つの工夫が試験の中心テーマです。同年準優勝のVGGと並べて問われることも多い、CNN史の重要モデルです。

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【G検定】インクルージョンとは?AIで誰も取り残さない社会を目指す考え方を解説

インクルージョン(包摂)とは、「誰も排除せず、みんなが参加できる」ことを目指す考え方です。AI倫理の文脈では、AIを使って多様な人々の社会参加を支える取り組みと、AI自身が新たな排除を生まないようにする配慮の両方が問われます。

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【G検定】FPNとは?大小さまざまな物体を捉えるマルチスケール特徴の仕組みを解説

遠くの小さな歩行者と、目の前の大きなトラック——1枚の画像には大きさのまったく違う物体が同居しています。この「スケールの多様性」に対応するための仕組みがFPN(Feature Pyramid Network)です。ボトムアップとトップダウンという2つの経路の役割が理解の中心になります。

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