AIシェアリングサークル

教師あり学習は、機械学習の最も一般的で基本的な手法のひとつであり、その核となる考え方は、「正解」のある既存のデータセットを使って、予測や判断を行う方法をコンピューターモデルに教えることである。

ディープラーニング（DL）は機械学習の一分野であり、データ中の複雑なパターンを学習し表現するための多層人工ニューラルネットワークの使用を中心としている。

人工知能倫理（AI Ethics）は、AIシステムの開発、展開、使用において従うべき倫理原則、価値観、社会的責任を検討する学際的な分野である。

弱い人工知能（Narrow AI）は現在、現実世界におけるAI技術開発の主流である。弱いAIは、特定の、明確に定義されたタスクを、その特定の領域において人間を凌駕するかもしれない知能レベルで実行するように設計され、訓練される。

人工知能（AI）とは、人間の知能をシミュレートし、拡張し、さらにはそれを凌駕するような理論的・技術的システムを構築することを目的とするコンピューター科学の中核的な一分野である。

一般人工知能（AGI）とは、あらゆる認知タスクにおいて人間と同様、あるいはそれ以上に理解し、学習し、推論し、適応し、創造することができる知的システムのことである。

説明可能なAI（XAI）とは、包括的なコンセプト・メソッド・テクノロジーとガバナンス・フレームワークのセットである。

デジタル・ツイン（Digital Twin）は、高精度、高忠実度、リアルタイムの双方向インタラクションを備えた仮想デジタル空間において、物理的実体や複雑なシステムのミラーモデリング、ダイナミック・マッピング、フルライフサイクル管理を行うための技術システムである。