【E資格】FCN・U-Netを徹底解説｜セマンティックセグメンテーションの基礎
2026年7月11日
画像の画素ひとつひとつにクラスラベルを割り当てるセマンティックセグメンテーションの代表モデル、FCNとU-Netを学ぶ項目です。セグメンテーションの種類の区別と、解像度を復元する仕組みが理解の中心になります。
【生成AI入門】Chain-of-Thought(CoT)とは？途中の思考で正答率が上がる理由をやさしく解説
2026年7月11日
「ステップバイステップで考えて」とAIに頼むと答えの精度が上がる——そんな話を聞いたことはありませんか？この不思議な現象の正体が、Chain-of-Thought(チェーン・オブ・ソート)というプロンプト技法です。この記事では、なぜ「途中を書かせるだけ」で賢くなるのかという理由まで、一段深く掘り下げて解説します。
【生成AI入門】Few-Shotとは？効果的な例示の作り方・選び方のコツを徹底解説
2026年7月10日
AIへの頼みごとがうまく伝わらないとき、最も強力な一手が「お手本を見せる」ことです。この使い方がFew-Shotです。ただし、例なら何でもよいわけではありません。例の質・そろえ方・数によって結果は大きく変わります。このページでは「どんな例を、どう見せるか」という例示の設計方法に焦点を当てて解説します(例なしで動く仕組みは項目k1-5-2のZero-Shotで扱っています)。
【E資格】FCOSを徹底解説｜アンカーフリー検出とFPN・センターネスの仕組み
2026年7月10日
アンカーボックスを使わずに物体検出を行うアンカーフリー検出の代表モデル、FCOS(Fully Convolutional One-Stage Object Detection)を学ぶ項目です。アンカーベース手法の課題と、それをどう解決したかという対比で理解するのがポイントです。
【E資格】YOLO・SSDを徹底解説｜1ステージ検出とNMS・ハードネガティブマイニング
2026年7月10日
候補領域の抽出を行わず、1回のネットワーク処理で物体の位置とクラスを直接予測する1ステージ検出の代表モデル、YOLOとSSDを学ぶ項目です。リアルタイム性が求められる応用で重要な位置を占めます。