「耳で学ぶG検定」

第33話「ディープラーニングの概要④」

〜ゲームが変えたAI：ハードウェア革命と大量データの時代〜

なぜゲーム用のGPUがAI革命の立役者になったのか？

CPUとGPUの違いを「1人の天才vs何千人のチーム」で分かりやすく解説！2000年代後半のCUDA登場で何ヶ月の学習が数日に短縮、同時にSNS・YouTube・Wikipediaが生んだデータ爆発で「新しい石油」時代が到来。バーニーおじさんのルールから見えるAIの限界と、数十億円かかる学習コストの現実まで──技術・データ・経済が絡み合うAI発展の全貌を紐解きます。

🔑【今回のキーワード】

・CPU vs GPU

・NVIDIA・CUDA

・並列計算・GPGPU

・AlexNet（復習）

・大量データ・デジタル化

・「データは新しい石油」

・TPU（AI専用チップ）

・バーニーおじさんのルール

・転移学習・ファインチューニング

・実用例（SNS・YouTube・Wikipedia）

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「耳で学ぶG検定」

第32話「ディープラーニングの概要③」

〜ディープラーニングの登場：隠れ層がもっと深くなったら何が起こる？〜

なぜ長い間「実用的でない」と言われていたディープラーニングが突然大成功したのか？

過学習問題から勾配消失問題まで、AI冬の時代を経て2012年のAlexNet革命へ──その裏には伝言ゲームのような技術課題と、ReLU・ドロップアウト・バッチ正規化という画期的解決策がありました。技術・計算・データの3要素が揃った瞬間に起きた奇跡を、身近な例で分かりやすく解説します。

🔑【今回のキーワード】

・ディープラーニング

・AI冬の時代

・勾配消失問題

・ReLU活性化関数

・ドロップアウト

・バッチ正規化

・AlexNet

・ブラックボックス問題

・説明可能AI

・実用例（音声アシスタント・自動運転）

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「耳で学ぶG検定」

第31話「ディープラーニングの概要②」

〜写真アプリの魔法：単純から多層へのAI進化〜

なぜスマホは複雑な顔認識ができるのか？その秘密は「多層パーセプトロン」にあり！

単純パーセプトロンの限界を突破した革命的技術を、円の内外判定や階層的特徴学習で分かりやすく解説。隠れ層の魔法、非線形分類問題の解決、過学習の落とし穴まで──AI初心者でも「なるほど！」と納得の連続です。ハイパーパラメータと活性化関数の役割も丁寧に説明します。

🔑【今回のキーワード】

・多層パーセプトロン（MLP）

・隠れ層

・非線形分類問題

・階層的特徴学習

・過学習

・ハイパーパラメータ調整

・活性化関数（ReLU・tanh）

・誤差逆伝播法

・実用例（スマホ顔認識・写真アプリ）

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第30話「ディープラーニングの概要①」

〜スマホが賢くなる秘密：人間の脳を真似した小さな判定マシン〜

AIの基本中の基本「単純パーセプトロン」をとことん分かりやすく解説！

朝の「傘を持って行くか」判断から、人間の脳のニューロンまで──身近な例でAIの判断メカニズムが手に取るように分かります。重みをかけた情報の総合判断、活性化関数による確率表現、そして直線分離の限界まで。スマホがなぜ賢いのか、その第一歩がここにあります。

🔑【今回のキーワード】

・単純パーセプトロン

・ニューロン（神経細胞）

・重み（パラメータ）

・活性化関数

・シグモイド関数

・閾値（いきち）

・線形分離可能

・実用例（傘の判断・スマホの基礎技術）

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第29話「機械学習の概要⑬」

〜総合的なモデル評価：ROC曲線とモデル選択の指針〜

AI採用面接システムで学ぶROC曲線の見方！「真陽性率」「偽陽性率」から閾値（いきち）調整まで、グラフを音声で完全解説。AUCの数値基準（0.7以上で実用レベル）から、14世紀の哲学者オッカムが提唱した「オッカムの剃刀」、そしてAIC・BICによるモデル選択まで──。視覚的な概念を耳だけで理解できるよう工夫した、実践的なモデル評価の総まとめです。

🔑【今回のキーワード】

・ROC曲線・AUC（Area Under the Curve）

・真陽性率・偽陽性率・閾値調整

・オッカムの剃刀（シンプルさの原則）

・AIC・BIC（情報量基準）

・実用例（AI採用面接・モデル選択の実践的手順）

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第28話「機械学習の概要⑫」

〜AIの恋愛判定力を測る：混同行列から正解率・適合率・再現率まで〜

AI恋愛マッチングアプリで学ぶ分類性能の評価法！「運命の人を逃す」vs「相性の悪いペアをマッチング」──AIの4つの判定結果（TP・TN・FP・FN）から混同行列を理解し、正解率だけでは分からない「適合率」「再現率」「F値」の重要性まで。医療診断から商品推薦まで、ビジネスの目的に応じた評価指標の使い分けを、恋愛という身近なテーマで分かりやすく解説します。

🔑【今回のキーワード】

・混同行列（TP・TN・FP・FN）

・正解率・適合率・再現率・F値

・調和平均・トレードオフ関係

・AI恋愛マッチング・評価指標の使い分け

・実用例（医療診断・商品推薦・不正検出）

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第27話「機械学習の概要⑪」

〜正しい評価のためのデータ分割：訓練・テスト・検証〜

AIモデルの正しい評価方法を徹底解説！「社内では完璧だったのに実際のサービスでは使えない」失敗を防ぐデータ分割の重要性を、英語テストの例から理解しやすく説明。訓練・検証・テストデータの3段階評価から、過学習の危険性、k-分割交差検証まで──ECサイトの購買予測やデータの偏り対策など、実務に直結する知識を分かりやすく紹介します。

🔑【今回のキーワード】

・データ分割（訓練・検証・テストデータ）

・過学習（オーバーフィッティング）

・k-分割交差検証

・ホールドアウト検証

・平均二乗誤差・平均絶対誤差

・実用例（ECサイト購買予測・画像認識・データの偏り対策）

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「耳で学ぶG検定」

第26話「機械学習の概要⑩」

〜直接最適解を探す：方策勾配法とActor-Critic〜

AIが「確率で判断」する新しいアプローチを解説！Web広告配信システムで理解する方策勾配法──「バナー広告50%、動画広告30%、テキスト広告20%」と直接確率を学習する仕組みから、不安定さを解決するActor-Critic（俳優と批評家）の協力システムまで。ロボット制御、自動運転、ChatGPTでも使われる連続制御に強い技術を、ビジネス視点で分かりやすく紹介します。

🔑【今回のキーワード】

・方策勾配法（確率的行動選択）

・REINFORCE（リインフォース）

・Actor-Critic（アクター・クリティック）

・連続制御・確率的学習

・実用例（Web広告・ロボット制御・自動運転・AI対話）

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