AI基礎PR用1分動画

以下の項目を学びます。AIの歴史、推論、探索、トイプロブレム、エキスパートシステム、汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI）、フレーム問題、シンボルグラウンディング問題、人間の知的活動とAI技術（学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動）、AI技術の活用領域の広がり（流通、製造、金融、インフラ、公共、ヘルスケアなど）

以下の項目を学びます。AI倫理、AIの社会的受容性、プライバシー保護、個人情報の取り扱い、AIに関する原則/ガイドライン、AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性

以下の項目を学びます。実世界で進む機械学習の応用と発展（需要予測、異常検知、商品推薦など）、機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習、学習データと検証データ、ホールドアウト法、交差検証法、過学習、バイアス

以下の項目を学びます。実世界で進む深層学習の応用と革新（画像認識、自然言語処理、音声生成など）、ニューラルネットワークの原理、ディープニューラルネットワーク（DNN）、学習用データと学習済みモデル

以下の項目を学びます。認識技術の活用事例、パターン認識、特徴抽出、識別、数字認識、文字認識、画像認識、音声認識

以下の項目を学びます。予測技術の活用事例、決定木（Decision Tree）、混同行列、Accuracy、Precision、Recall、MSE（Mean Square Error）、ROC曲線、AUC（Area Under the Curve）

以下の項目を学びます。自然言語処理の活用事例、形態素解析、単語分割、係り受け解析、ユーザ定義辞書、かな漢字変換

以下の項目を学びます。AIとロボット、家庭用ロボット、産業用ロボット、サービスロボット、自動化機械、センサー、アクチュエータ、シーケンス制御、フィードバック制御

以下の項目を学びます。AIの学習と推論、評価、再学習、AIの開発環境と実行環境、AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み、複数のAI技術を活用したシステム（スマートスピーカー、AIアシスタントなど）