【生成AI入門】AGI・ASI・シンギュラリティとは？｜生成AIがもたらす長期的な社会変化をやさしく解説
2026年7月15日
生成AIの進化はどこまで続き、社会をどう変えていくのでしょうか。この記事では、AGI・ASI・シンギュラリティという「人間を超える知能」をめぐる考え方と、生成AIの発展が長期的にもたらしうる社会の変化を、初心者向けにやさしく整理します。未来予測の記事ではなく、「議論の地図」を手に入れるための記事です。
【生成AI入門】正確性とは？ハルシネーションとの関係と確認のコツを初心者向けに解説
2026年7月15日
生成AIの答えが、すらすらとした自然な文章なのに、よく調べたら事実と違っていた——そんな経験談を聞いたことはありませんか? 生成AIのリスクを学ぶうえで最初に押さえるべきなのが、この「正確性」の問題です。このページでは、なぜAIは「もっともらしい誤り」を生み出すのかという仕組みの根っこから、実務での確認のコツまでを深掘りします。
【E資格】並列分散処理｜データ並列化とモデル並列化の違いを解説
2026年7月15日
大規模なモデルとデータを現実的な時間で学習するために、複数のGPUや計算ノードで学習を分担する分散深層学習を学ぶ項目です。2大方式であるデータ並列化とモデル並列化の仕組みと使い分けを理解します。
【E資格】モデルの軽量化｜プルーニング・蒸留・量子化とエッジコンピューティング
2026年7月15日
学習済みモデルをスマートフォンや組み込み機器などの限られた計算資源で動かすための軽量化技術を学ぶ項目です。エッジコンピューティングの背景と、3大手法であるプルーニング・蒸留・量子化の仕組みを理解します。
【生成AI入門】知識カットオフとは？｜LLMが検索や電卓など外部ツールを使う理由をやさしく解説
2026年7月15日
「最新ニュースを聞いたら古い答えが返ってきた」「計算をお願いしたら間違っていた」。生成AIを使っているとぶつかるこうした壁には、はっきりした理由があります。この記事では、大規模言語モデルの知識の限界と苦手分野、そしてそれを検索や電卓などの「外部ツール」で補う動向を、やさしく解説します。