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Overview This paper explains the early stages of artificial intelligence (AI) research, particularly the era known as the **First AI Boom**. During this period, there was great enthusiasm among researchers and high expectations regarding AI's potential. This early AI research can be categorized into two major approaches: Symbolism and Connectionism. The explanations are divided into two patterns for each approach, allowing readers to choose the one that is easier to understand.Symbolism IOne of the major approaches during the First AI Boom was Symbolism. This approach viewed human intelligence as a process of manipulating symbols, aiming to enable computers to perform logical reasoni

1. 生成AIとは？進化する人工知能の新たな領域生成AI（Generative AI）は、AIがテキスト、画像、音声、コード、動画などの“コンテンツ”を自ら作り出す技術のことを指します。近年では、ChatGPT（OpenAI） や Gemini（Google）、Midjourney、Runway などの登場により、一気に注目が集まりました。主な機能と進化のポイント：テキスト生成（自動ライティング、要約、翻訳）画像生成（広告素材、イラスト制作、商品イメージ）コード生成（Webアプリのテンプレートや自動バグ修正）音声・動画合成（ナレーション、PR動画の自動生成）2025年現在では、生成AIは「アイデアを形にする速度」を飛躍的に高め、人間の創造性を補完・拡張する存在へと進化しています。2. ビジネスにおける生成AIの活用シーン多くの企業が、生成AIを業務効率化や新たな収益モデルの創出に活かしています。✅ 実際の導入例💡 メリット：大幅な時間短縮コスト削減コンテンツ量の飛躍的増加個別対応（パーソナライズ）が容易3. 導入時に押さえるべきリスクと注意点生成AIは便利ですが、リスクや注意点も存在します。🚨 主な注意点情報の正確性：生成されたコンテンツは事実と異なることがある著作権・倫理問題：トレーニングデータが不明確な場合も過信による人間の判断力低下セキュリティリスク：内部情報を含むプロンプトの利用は危険📌 導入のベストプラクティス：最終確認は必ず人間が行うプロンプト設計（プロンプトエンジニアリング）を整備社内での「AI利用ガイドライン」を設ける4. 生成AI × 未来の働き方：補助から共

Certainly! Here's an English translation ofthe provided text:Overview: The Evolution of AI (Artificial Intelligence) and Its Impact on Our SocietyThe question of how the evolution of AI willimpact our society is one that elicits variedresponses among experts.Some envision an optimistic future, whileothers harbor deep concerns.This article will explore the diverse scenariossurrounding the future of AI,providing specific examples along the way.Optimistic Views: The Bright Future AI PromisesA prominent optimistic scenario is the arrival ofsingularity, where AI evolves exponentially,surpassing human intelligence.If singularity is achieved, AI would be ableto learn independentlyand significantly

生成AIを活用した制作やサポートにより、ココナラゴールドランクの達成やクラウドワークスでの初契約を果たせるようになりました。その経験を嬉しく思い、本記事では生成AIを使った活用方法とメリットを紹介します。 生成AIを使った活用方法の紹介 近年、技術の進化とともに、私たちの日常やビジネスにおける作業の一部がAIによってサポートされるようになりました。中でも「生成AI」という技術は、文章作成やデザインの提案など、様々な場面でその能力を発揮しています。 この生成AIをいかに上手く活用し、具体的にどのような効果を得ることができるのかについて、私の経験を元に紹介していきます。活用方法は無限にあるのでピックアップします！ 対話AIの活用法 対話AIで言うと、ChatGPTが話題になるのでこれの活用法紹介していきます。 ・言語学習 たとえば、英語の学習がしたいなと思ったときにChatGPTに役割を与えて何をすればいいのかをプロンプトで入力してあげると、対話形式で英語学習ができるようになる。 ・アイデア出し これか自分が何をやりたいかわからない時や既存のアイデアを基にして、そのアイデアをさらに洗練させるための提案や改善点を出してもらう。 ・個人アシスタント スケジュール管理や情報検索、タスクの自動化などをしてもらう。 ・ブログ記事作成 与えられたトピックやキーワードに基づき、ブログ記事やコンテンツを生成させる。あとは、文法のチェックし、よりいい表現や言い回しを提案してもらう。 ・プログラミング 特定のタスクに関する説明をもとに、コードを生成したり、コードのバグや問題点があったら修正してもらうな

今回は、前回のコースが終わったので次は3つ目のコースを受講していきます！3つ目のコースは「Introduction to Responsible AI」日本語に直すと「責任あるAI入門」ということで学んでいきたいと思います。このコースでは、GoogleがAI原則を定めた理由、組織内における責任あるAI実践の必要性、プロジェクトのすべての段階での意思決定が責任あるAIに与える影響、組織が自社のビジネスニーズと価値観に合わせてAIを設計できることを理解することができると書いてありましたので興味がある方は最後まで見ていってください！日常におけるAIの普及みんなあまり実感していないが現在、多くの人々は、交通や天気予報から次に見たい番組の候補まで、AIと日常的に接触しています。現在のAIシステムは、10年前には考えられなかった方法でコンピュータが世界を解釈・相互作用する能力を持っている。その発展は非常に急速。そんなAIも完全ではなく、責任のあるAIを開発をするためには、様々な問題や制約、予期せぬ結果への理解が必要。AIを理解しておかないと問題やバイアスの増幅に繋がる恐れがある。責任のあるAIの一般的な定義は存在せず。チャックリストや式もないため、各組織は自社のミッションと価値観に基づいてAI原則を策定しています。しかし、透明性、公平性、説明責任、プライバシーといった共通の考え方が見られます。Googleの責任あるAIアプローチ Googleは誰にでも適したAIを構築することを目指しており、そのプロセスは説明責任があり、安全であるべきとしています。企業のAIアプローチはプライバシーの尊重と

入門編合格したので次の学習に行きます！次が、「大規模言語モデル（LLMs）」について学びます。大規模言語モデル（LLMs）は、深層学習の1つで、一般的な言語問題を解決するために訓練される大規模な言語モデルです。それでは、大規模言語モデルについて勉強していきます！大規模言語モデルの概要 大規模言語モデルは、広範で深い自然言語処理（NLP）能力を持つAIモデル。これらのモデルは大量のテキストデータから学習し、それにより様々なタイプの言語ベースのタスクを処理することが可能になります。 具体的には、テキスト分類、質問応答、文書要約、テキスト生成などのタスクができる。これらのモデルは業界全体で広範に使われていて、それぞれの業界うあ領域に固有の課題を解決するために微調整されることが一般的。大規模言語モデルの主な特徴 大規模言語モデルの特徴として以下の3つがあります。 大規模なデータセット 大規模言語モデルは、数億から数兆の単語を含む巨大なデータセットで訓練されている。このデータセットは、インターネットから収集された文章、書籍、ウェブサイトなど様々なテキストで構成されている。この膨大なデータを使って、モデルは文脈や表現のニュアンス、言葉の意味などを学ぶ。 パラメータの多さ 大規模言語モデルは非常に多くのパラメータを持っています。たとえば、GPT-3は1750億のパラメータを持っています。これらのパラメータはモデルの「知識」を表す。 モデルは訓練中にこれらのパラメータを調整し、学習した内容を表すために使われます。それため、パラメータが多ければ多いほど、もでるはより複雑なパターンや関係性を把握で

Google生成AI学習コースが無料ということで少しずつ勉強をしていきたいと思います！これから、学んだことをnoteを使ってアウトプットしていきます。僕のペースで勉強をしていくので投稿頻度はまばらになります。それでは、始めていきます！はじめに 生成AIの入門のYouTube動画で人工知能とは何かについて学習していきたいと思います。人工知能の定義人工知能（AI）は、コンピューター科学の一部で、物理学などの他の学問と同じように、特定の目標に向かって深く掘り下げていきます。その主な目的は、理論と方法を提供して機械が人間のように思考し、行動すること。 これを実現するために、AIシステムが論理的な推論をする、新しい知識を学ぶ、自律的な行動をするなどの能力を持つAIエージェントを設計・構築します。 人工知能の一分野として、機械学習があります。機械学習とは、大量のデータを用いて機械が学習するためのシステムやプログラムを作る領域です。この学習によって、コンピュータは人間が明示的にプログラムを書く事なく、新たな情報を学び取ることができるようになる。 その結果、機械学習モデルは、入力データをもとに予測できることができます。機械学習は大きく分けて教師あり学習(supervised learning)と教師なし学習(unsupervised learning)の2つのカテゴリーがある。教師あり学習と教師なし学習教師あり学習(supervised learning)教師ありの学習モデルは、事前に定義されたラベルやタグが付けられたデータを使う。たとえば、あるレストランのオーナーが過去の注文履歴からチップの

近年、AI（人工知能）の発展により、さまざまな分野での自動化が進んでいます。その中でも、グラフィックデザイン分野においても、AIを使って自動的にデザインを生成することが可能になってきました。これは、グラフィックデザインの作業を効率化し、デザイナーが創造的なアイデアに集中することができるようになることを意味しています。このようなAIを使ったグラフィックデザインを行う技術には、さまざまなものがありますが、特に注目されるのは「呪文（GAN）」と呼ばれる技術です。GANは、異なる2つのネットワークを競わせることで、自動的に新しい画像を生成することができる技術です。具体的には、1つのネットワーク（Generator）は、ランダムなノイズから新しい画像を生成しようとします。もう1つのネットワーク（Discriminator）は、Generatorが生成した画像が本物の画像かどうかを判断します。この2つのネットワークを競わせることで、Generatorは、本物の画像に似た新しい画像を生成することができるようになります。このようなGANを使ったグラフィックデザインのアプリケーションとしては、「AIデザイナー」があります。AIデザイナーは、顧客が求めるデザインの要素を与えると、それに合わせたデザインを自動的に生成してくれます。例えば、ロゴデザインをAIデザイナーに任せると、色や形、文字の種類などの要素を与えるだけで、自動的にロゴを生成してくれます。これにより、デザイナーが創造的なアイデアに集中することができるようになり、デザインの生産性が向上することが期待されています。しかしながら、AIによる自

 OverviewThis article explains the role of statistics and probability in machine learning. Understanding these concepts allows for a deeper comprehension of how machine learning works and its applications.