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AI・生成AI

DL超入門2|回帰・分類・強化学習をわかりやすく解説

ディープラーニングの学習方法である「回帰」「分類」「強化学習」を初心者向けに解説。未来予測や画像判定、ゲームAIなど、具体例とともにわかりやすくまとめます。
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DL超入門3|AI開発のカギはデータ準備と品質管理

ディープラーニングを成功させるには良質なデータが不可欠です。本記事では、データ収集の方法、欠損値や補完、ラベル付けの重要性など、AI開発に欠かせないデータ準備の工程をわかりやすく解説します。
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【DL超入門4】AIが学習する仕組み ― 誤差最小化と過学習の問題をわかりやすく解説

ディープラーニングがどのように学習するのかを解説。誤差最小化の仕組みや、AIの落とし穴である過学習の問題、そして実用化のために行われる工夫を初心者向けにわかりやすくまとめます。
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【DL超入門5】「自然言語処理」ってなに?

自然言語処理とは?コンピューターが人の言葉を理解するしくみを、シニアや初心者向けにやさしく解説。英語と日本語の違いや、意味の見つけ方を紹介します。
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【超DL入門6】チャットGPTってなに?

チャットGPTはどうして会話できるの?Transformerの“注目”しくみを図解でわかりやすく解説します。
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【超DL入門7】画像を処理するということは?

AIは画像をどう見分ける?CNNの特徴抽出からGANによる画像生成まで、初心者にもわかりやすく図解で解説します。
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【超DL入門8】動画(時系列データ)の扱い方

動画や音声、株価などの時系列データをAIはどう理解する?RNNのしくみを初心者向けにやさしく図解で解説します。
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生成AIとは?「優秀な部下」としての使い方とプロンプト作成のコツ

生成AIを「優秀な部下」にたとえて、初心者にもわかりやすく解説。特徴や注意点、プロンプトのコツ、専用AIエージェントやRAGの活用法まで紹介します。
ノウハウ

リスク管理の具体事例とFP3級頻出点

FP3級で頻出するリスク管理の具体事例を解説。払済保険と延長保険の違い、生命保険の種類、火災保険の誤解と借家人賠償、年末調整で控除できる保険まで体系的にまとめました。
ノウハウ

リスクとは? (保険)

リスクとは「期待しない事態が起こる可能性」。FP試験頻出の純粋リスクと投機的リスクの違い、保険で備える4つの方法、社会保険・民間保険の役割をわかりやすく解説します。
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