【耳で学ぶG検定】

第34話「ディープラーニングの概要⑤」

〜AIの成績表：予測の「ズレ」を測る物差し〜

料理の塩加減調整からAIの学習まで！「ちょっと薄いかな」「今度は濃すぎた」という日常の感覚が、実はAIの誤差関数と同じ仕組みです。

気温予測では平均二乗誤差、犬猫判定では交差エントロピー誤差──問題によって使い分ける2つの代表的な誤差関数を、身近な例で分かりやすく解説。AIが「どれだけ正解に近づいているか」を数値化する成績表の秘密に迫ります。

🔑【今回のキーワード】

・誤差関数の基本概念

・平均二乗誤差関数（回帰問題）

・交差エントロピー誤差関数（分類問題）

・2乗する理由（プラスマイナス打ち消し防止・大きな誤差への重いペナルティ）

・確率分布のズレ測定

・対数計算による厳しい評価

【G検定に役立つ書籍】※試験対策はこの3冊があれば十分

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「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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