2024.04.24
勉強を続けるコツ
個別指導塾STARUP JR尼崎校です。
今回は、AIについて調べてみました！
AI（人工知能）は、コンピューターや機械が人間の知能や行動を模倣する技術やシステムを指します。AIの目的は、人間の知能を模倣し、問題を解決したり、意思決定を行ったりすることです。
AIは、機械学習、深層学習、自然言語処理、知識表現、コンピュータービジョンなどのさまざまな技術や手法を組み合わせて実現されます。
機械学習は、データを使ってモデルを学習させ、パターンを識別し、問題を解決する方法です。深層学習は、多層のニューラルネットワークを使って複雑な問題を解決する機械学習の手法の一つです。自然言語処理は、コンピューターが人間の言語を理解し、生成するための技術です。知識表現は、コンピューターが知識を記憶し、取り扱うための方法です。コンピュータービジョンは、コンピューターが画像やビデオを理解し、処理するための技術です。
AIの応用は広範囲にわたり、自動運転車、医療診断、金融取引、音声アシスタント、ゲームプレイ、製造業、流通業など、さまざまな分野で利用されています。
・・・・分かりましたでしょうか？
理解できない場合、
①使われている言葉の意味が理解できない
②文脈、文のつながりが読み取れない
等ありますが、私はまず言葉の意味が分からなかったのでさらに調べてみました。
ニューラルネットワーク（Neural Network）は、生物の神経細胞の仕組みを模倣して作られた数学的なモデルです。これは、情報処理やパターン認識などのタスクを実行するための機械学習の一部です。
ニューラルネットワークは、多数のノード（ニューロン）が相互に接続された層（レイヤー）から成り立っています。一般的に、入力層、中間層（隠れ層）、出力層の3つの主要な層で構成されます。各ノードは、前の層のノードからの入力を受け取り、それに重みをかけて活性化関数に通し、出力を生成します。
ニューラルネットワークは、データを学習し、そのデータのパターンや特徴を認識する能力があります。訓練データを使用して、ネットワークの重みやバイアスを調整し、入力と期待される出力の間の関係を学習します。そして、学習されたモデルを使用して、新しいデータに対する予測や分類を行うことができます。
ニューラルネットワークは、画像認識、自然言語処理、音声認識などのさまざまなタスクで成功を収めており、機械学習や人工知能の分野で広く利用されています。特に、深層学習と呼ばれるニューラルネットワークの多層化や複雑化が進んでおり、大規模なデータセットや複雑な問題に対して優れた性能を示しています。
・・・・ますますわかりにくくなってきてしまいました。
このように、自分で調べものをしたりすると、「わからない」が繰り返されてドツボにはまってしまうことはあると思います。ここで、一度、「置いておく」ことも勉強を続けるコツなのかなと思います。
後々、意味が分かることがあるからです。なので、その日にする勉強を100％理解しようとするより
少し余裕を持たせて次に進めることも方法の一つなので、すぐに勉強が嫌になってしまう
人は参考にしてみてください！
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