図解でわかる、学習テキスト。
仕組みと考え方を、図解と身近な例で整理する。
AIの基礎と歴史
AIが何を学び、どのように予測するのか。歴史と仕組みから、生成AIを理解する土台をつくります。
AIとは何か。歴史から全体像をつかむ
AIとロボットの違い、ルールベースと機械学習、三つのAIブームを整理します。
約6分図解付き確認問題4問機械学習の四つの学び方
教師あり・教師なし・強化・半教師あり学習を、仕事の例で見分けます。
約6分図解付き確認問題4問ニューラルネットワークと深層学習
層・重み・誤差を基本に、CNN、RNN、Transformerの役割を理解します。
約6分図解付き確認問題4問過学習を防ぎ、未知のデータで評価する
汎化、データの分割、過学習対策、転移学習を一つの流れで学びます。
約6分図解付き確認問題4問生成AI
文章・画像・音声を生み出す仕組みと、その限界を学びます。モデルの名前を覚えるだけでなく、出力を確かめる習慣を身につけます。
LLM・トークン・Transformerをつなげる
文章がモデルに渡され、次の要素が生成されるまでの基本を整理します。
約6分図解付き確認問題4問事前学習から推論まで。モデルができる過程
事前学習、ファインチューニング、RLHF、推論モデルの役割を分けて学びます。
約6分図解付き確認問題4問画像・音声・動画とマルチモーダル
モダリティの違い、拡散モデル、生成物を扱う際の確認点を学びます。
約6分図解付き確認問題4問ハルシネーションと、道具の選び方
誤情報が生まれる理由を理解し、用途に合うモデルと検証方法を選びます。
約6分図解付き確認問題4問AIエージェント
資料を探すRAGから、道具を使って仕事を進めるエージェントへ。便利さと安全な制御を一緒に学びます。
RAGで、回答を資料に結びつける
検索拡張生成の流れと、資料・検索・回答それぞれの品質を理解します。
約6分図解付き確認問題4問AIエージェントが仕事を進める仕組み
ワークフロー型と自律型を比べ、人が確認する地点を設計します。
約6分図解付き確認問題4問MCP・Agent Skills・コンテキスト管理
外部接続、作業手順、記憶を分け、エージェントの構成を理解します。
約6分図解付き確認問題4問プロンプトインジェクションと最小権限
外部情報による指示の混入を理解し、被害を広げない仕組みを学びます。
約6分図解付き確認問題4問生成AIのリスク予防・AI倫理・ガバナンス
個人情報、権利、偏り、組織のルールを学び、便利さだけで判断しない実践的なリテラシーを身につけます。
個人情報と機密情報。入力してよいか判断する
入力前に情報の種類、利用目的、サービスの条件、社内ルールを確認します。
約6分図解付き確認問題4問著作権・肖像・利用条件を分けて確認する
AI生成物を公開する前に、既存作品との関係や人物、サービスの契約条件を確認します。
約6分図解付き確認問題4問バイアスとディープフェイク。出力を見極める
差別的な偏り、偽情報、なりすましを防ぎ、用途に応じた検証を行います。
約6分図解付き確認問題4問シャドーAIを防ぐ、組織のルールと学び続ける仕組み
承認済みツール、ガバナンス、法令とガイドライン、事故対応を整理します。
約6分図解付き確認問題4問生成AIの実践と活用事例
プロンプトを整え、文章・企画・分析・自動化に活用します。出力を確認して改善する流れまでを学習します。
本教材は新シラバスの基礎・重点論点を扱います。全項目の確認にはGUGA公式シラバスを併用してください。