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G検定（ジェネラリスト検定）用語集
AIの基礎から機械学習、ディープラーニング、法律・倫理まで、G検定合格に必要な重要キーワードを体系的に解説します。
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人工知能の基礎
人工知能（AI）
AI効果
人工知能とロボットの違い
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探索・推論
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ハノイの塔
ミニマックス法
αβ法（アルファベータ法）
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知識表現
人工無脳
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知識ベースと知識獲得のボトルネック
意味ネットワーク
オントロジー
概念間の関係（is-a と part-of）
⚠️
AI分野の問題
トイ・プロブレム
フレーム問題
チューリングテスト
強いAIと弱いAI
シンボルグラウンディング問題
身体性
シンギュラリティ
特徴量設計
📊
機械学習
教師あり学習
教師なし学習
強化学習
線形回帰
ロジスティック回帰
サポートベクターマシン（SVM）
ランダムフォレスト
ブースティング
k-means法
主成分分析（PCA）
評価指標（混同行列・適合率・再現率）
交差検証と過学習
🧠
ディープラーニング基礎
ニューラルネットワーク
パーセプトロン
オートエンコーダ
ファインチューニング
深層信念ネットワーク
GPU・GPGPU
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ディープラーニング手法
活性化関数
勾配降下法
ドロップアウト
バッチ正規化
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）
RNN（リカレントニューラルネットワーク）
LSTM
Attention（注意機構）
転移学習
データ拡張
Early Stopping
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AIの応用事例
自動運転
医療AI
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法律・倫理・社会
AIと知的財産
プライバシー・バイ・デザイン
データバイアス
AIセキュリティ
AIガバナンス
クライシス・マネジメント
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🤖 人工知能の基礎
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