【AI-900】そもそもAIって？？AIの全体像（勉強ログ#1）

※本記事はAI-900の資格試験対策用に私が勉強した内容を備忘録として残したものです。想定問題を解いていて重要だ、ここは忘れそうだと感じた部分をまとめています。網羅的な解説記事ではありませんのでご容赦ください。

はじめに

さて今回は、AI-900（Microsoft Certified：Azure AI Fundamentals）の資格試験対策として、AIの全体像についてまとめたいと思います。

資格試験に受かることだけを目標に、ポイントだけ抑えた記事となっていますので、詳しく知りたい方はMicrosoftの公式HPでしっかり学習してください。

それでは見ていきましょ～。

オススメの試験対策用Udemy講座も載せておきますね。

以下は体系的に知識を学ぶのにぴったりです。

体系的に学習した後は、過去問を解きまくりましょう。以下の模擬問題集がオススメなので是非！

「AI > 機械学習 > ニューラルネットワーク > ディープラーニング」の関係を理解しておきましょう。

用語	説明
AI（人工知能）	人間の知的な行動（学習・推論・意思決定など）を模倣する技術の総称
機械学習（ML）	AI の一分野であり、データからパターンを学習し、予測や判断を行う技術
ニューラルネットワーク（NN）	人間の脳の神経回路（ニューロン）を模倣した数学モデルで、機械学習の一種入力層（データを入力）、隠れ層（データを処理し特徴を抽出）、出力層（結果を出力）の3層で構成される
深層学習（ディープラーニング）	多層のニューラルネットワークを用いて高度なデータ分析を行う機械学習の手法画像認識（CNN：畳み込みニューラルネットワーク）、音声認識（RNN：再帰型ニューラルネットワーク）、自然言語処理（Transformers：GPT, BERT）等

私の合格体験記も載せておきますので、是非参考になればと思います。

6時間程度の勉強で私は合格できました！

別に私がスゴイわけでもなく、誰でもこのくらいの時間で十分合格を狙えるはずです！

さて今回は、AI-900（Microsoft Certified：Azure AI Fundamentals）の資格試験対策として、AIの全体像についてまとめました。

あくまでも私の備忘録ですが、このメモが皆さんのお役に立てればとても嬉しいです！是非この記事を読んで資格に合格できた！！等あれば励みになりますのでコメントください～。

本ブログでは、AI-900以外の勉強記事もあげていますのでそちらも是非！！