AI・生成AI– 関連記事まとめ –

機械学習は、データから自律的に法則を見つけ出す技術です。AIとの違いといった基礎から、具体的な学習ステップ、挫折しない教材選びまで、実務に役立つ知識を網羅的に解説します。

RLHFは、AIが生成する回答を人間の価値観に沿うよう微調整する技術です。単なる模倣（SFT）を超え、AIが「より良い回答」を自ら判断できるようにすることで、安全で有益な対話を実現します。

ディープフェイクはAIを用いて人物の顔や声を合成する技術です。エンタメ分野で注目される一方、詐欺などのリスクも孕んでいます。本記事ではその仕組みから、手軽に試せるアプリ、身を守るための見分け方まで詳しく解説します。

トランスフォーマーは、ChatGPTなどの基盤となるAIの設計図です。「Attention」という仕組みで言葉同士の関連性を同時に計算し、長い文章の文脈を正確に読み解くことを可能にしました。

ベクトルデータベースは、データの「意味」を数値化して検索する技術です。ChatGPTなどの生成AIに最新知識や社内データを与える「RAG」の核として注目されており、従来型DBでは難しい曖昧な検索を可能にします。

ディフュージョンモデルは、ノイズから段階的にデータを復元して画像を生成するAI技術です。Stable Diffusionなどの基盤となるこの仕組みを、GANとの比較を交えてわかりやすく解説します。

ディープラーニングは、人間の脳をモデルにした技術で、データから特徴を自動で抽出・学習します。従来の機械学習では難しかった複雑な判断を可能にし、生成AIや画像認識などの最先端技術を支える中核となっています。

GPUは、膨大な単純作業を同時にこなす「並列処理」のプロフェッショナルです。画像描写だけでなく、現代のAIブームを支える計算インフラとしてなぜ欠かせないのか、CPUとの役割の違いやVRAMの重要性を初心者向けに解説します。

ファインチューニングは、学習済みの汎用AIモデルを特定の用途向けに「専門家」へと調整する手法です。知識の追加よりも、振る舞いや回答形式の最適化に強みを持ち、自社専用AIの開発に欠かせません。

マルチモーダルとは、テキストや画像など種類の異なる複数のデータを統合して処理する技術です。人間の五感のように情報を多角的に捉えることで、AIによる高度な理解や判断が可能になり、ChatGPTなどの最新AIを支える中核技術となっています。