はじめに
こんにちは、ItaItsuです!今回は「生成AI」に関する記事です。
皆さん「AI」と聞くと、未来の技術や革新的なアプリケーションを思い浮かべることが多いですよね。
中でも「生成AI」は、ディープラーニングや機械学習の技術を用いて、新たなデータや情報を生成するAIシステムのことを指します。情報の拡充やクリエイティビティの向上に貢献するとともに、様々な応用の可能性を秘めた重要な技術であることから、近年とても注目を集めています。
ChatGPTと言えば、聞き馴染みのある方もいるのではないでしょうか??こちらも「生成AI」の一種です。以前ChatGPTに関する記事もまとめていますので、是非チェックしてみてください!
例えば、あなたがSNSで読む文章や音楽の自動生成、さらには映画のストーリーラインの作成にまで「生成AI」は利用されています。アルゴリズムやモデルの名前は聞き慣れないかもしれませんが、これらが私たちの日常生活に大きなインパクトをもたらしていることはよく分かりますね。
(雑な感想で申し訳ないですが、スゴイ技術です・・・)
今回は3パート構成で、「生成AI」の基礎知識や応用例、代表的なモデルやアルゴリズム、問題点や将来展望等についてまとめてきます。
- Part1 ⇐ 今はここです!
「生成AI」の基礎知識 / 応用分野や活用例 / 利点と課題 / 種類や特徴 / 教師あり学習と教師なし学習の違い / 代表的なモデルやアルゴリズム
- Part2
「生成AI」のトレーニングとデータセットの選び方 / データの前処理 / 評価指標 / 応用例:文章生成 / 応用例:画像生成 / 応用例:音声合成
- Part3
倫理的な問題と注意点 / 将来展望と発展可能性
Part1では、「生成AI」とは何か??といった基礎知識から始まり、応用分野や活用例、利点と課題等についてまとめていきます。
また、「生成AI」の種類や特徴、教師あり学習と教師なし学習というの違い、LSTM、Transformer、BERTといった代表的なモデル等にも触れていき、その特徴や優れた性能についてご紹介していきます。
Part2やPart3もぜひ読んでいただけると嬉しいです!