AIシェアリングサークル

Federated Learning（FL）は、2016年にグーグルの研究者チームによって初めて提案された革新的な機械学習アプローチで、データプライバシーと分散コンピューティングの課題に対処することを目的としている。

リカレントニューラルネットワーク（RNN）は、逐次データを処理するために設計されたニューラルネットワークアーキテクチャである。逐次データとは、言語テキスト、音声信号、時系列など、時間的順序や依存関係を持つデータの集まりを指す。

ニューラルネットワーク（NN）は、生物学的な脳におけるニューロンの働き方にヒントを得た計算モデルである。

AIの公平性とは、AIシステムが、その設計、開発、配備、運用のライフサイクルを通じて、すべての個人や集団を公平かつ不偏の態度で扱うことを保証する学際的な分野である。

メタ学習（学習方法の学習）は、機械学習分野の重要な一分野であり、新しいタスクに素早く適応できる学習アルゴリズムの開発に焦点を当てている。

人工知能の安全性（AI Safety）とは、AIシステム、特にますます強力になり自律的に動作するAIシステムが、そのライフサイクルを通じて、有害な結果を招くことなく、人間の意図に従って確実かつ予測可能に動作することを保証する最先端の学際的分野である。

自己教師あり学習（SSL）は、機械学習分野における新たな学習パラダイムであり、その中核となる考え方は、ラベル付けされていないデータから教師あり信号を自動的に生成し、モデルを訓練してデータの有用な表現を学習することである。

人工超知能（ASI）とは、認知、創造性、問題解決、意思決定などあらゆる領域で人間を凌駕する能力を持ち、人間の知能を凌駕する知的システムである。

転移学習（Transfer Learning：TL）は、機械学習の分野における重要な一分野であり、その中核となる考え方は、あるタスクやドメインから学んだ知識を、関連はするが異なる別のタスクやドメインに適用することである。

AIガバナンスとは、技術、倫理、法律、社会を網羅する包括的な枠組みであり、AIシステムの設計から開発、導入、最終利用までのライフサイクル全体を効果的に指導、管理、監督するものである。中心的な目標は、技術革新を妨げることではなく、AI技術の開発と応用が確実に始まるようにすることである。