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システムプロンプトは、AIの役割やルールを事前に定義する「指示の土台」です。適切に設定することで、回答のズレをなくし、特定の専門家になりきらせるなど、AIとの対話の質を根本から向上させることができます。

NPUはAIの「推論」処理を省電力で行う専用プロセッサです。これまでのCPUやGPUに代わってAIタスクを担うことで、ノートPCのバッテリー持ちを劇的に向上させ、オフラインでも高度なAI機能を使えるようにします。

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。

サーバーレスは、エンジニアがサーバーの運用管理を意識せず、プログラムの実行だけに集中できる仕組みです。「使った分だけ支払う」という水道のような利便性と、コスト効率の良さが最大の特徴です。

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。