【第1回】生成AIパスポート試験対策講座

コースについて

本講座（第1回）では、AIの定義から始まり、人間の脳を模倣したニューラルネットワークやディープラーニングの仕組みといった技術的背景を網羅的に解説しています。

また、第1次から第3次までのAIブームの歴史的変遷とそれぞれが直面した限界（冬の時代）、現在の主流である「弱いAI（ANI）」と未だ実現していない「強いAI（AGI）」の違い、そしてAIの未来を左右するシンギュラリティ（2045年問題）までを体系的に学びます。

難解な概念も整理して解説しており、AIをビジネスで活用するための確かな知識基盤を構築します。

【学習の重点ポイント】

AIに知能をもたらす仕組み：人間があらかじめ指示する「ルールベース」から、データから自らパターンを見つける「機械学習」、そして複雑な特徴を自動抽出する「ディープラーニング」への進化の過程を理解します。
機械学習の手法と重要概念：教師あり・なし学習、強化学習といった手法の違いや、万能なアルゴリズムは存在しないとする「ノーフリーランチ定理」、学習時間を短縮する「転移学習」といった実務に直結する概念を習得します。
AIの歴史と限界の理解：過去のブームがなぜ終焉したのか、「トイ・プロブレム」「知識獲得のボトルネック」「フレーム問題」「シンボルグラウンディング問題」などの重要キーワードを通じて、AIの得意・不得意の背景を整理します。
知識の定着：確認テストを通じて、「エキスパートシステムが注目された時代」や「フレーム問題の意味」「シンギュラリティの到達予測年（2045年）」といった試験頻出の重要知識を確実に定着させます。

講師
長澤大輔（生成AI経営マスターアカデミー主任講師）