AI用語集
AI技術に関する専門用語をわかりやすく解説しています。機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなど、様々な分野のAI用語を網羅。初心者から専門家まで、AIの理解を深めるための用語辞典です。
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全 971 件の用語が登録されています。 851〜900件を表示中
| ID | 用語 | 定義 |
|---|---|---|
| 128 | Global Workspace Theory | |
| 127 | モデル・ウェルフェア | |
| 126 | Model Welfare Research Program | |
| 125 | AIプロンプティング基礎 | |
| 124 | AI導入格差 | |
| 123 | 4D記録 | |
| 122 | ZAPBench | |
| 121 | DALL-E 3 | |
| 120 | Phi-3 | |
| 119 | Mixtral 8x7B | |
| 118 | Sora | |
| 117 | Stable Diffusion | |
| 116 | Constitutional AI (CAI) | AI倫理の原則を学習プロセスに組み込む手法。Anthropicが開発し、Claudeの訓練に使用されている。 |
| 115 | ナレッジマネジメント | |
| 114 | LLaMA (Large Language Model Meta AI) | |
| 113 | Gemini | |
| 112 | 基盤モデル (Foundation Model) | |
| 111 | 自動化ワークフロー | |
| 110 | エンコーディング特異性原理 | 記憶の符号化時の文脈と検索時の文脈が一致すると想起が促進されるという原理。タルヴィングが提唱。 |
| 109 | 概念形成と抽象化 | 具体的な経験から一般的な概念やカテゴリーを形成する認知プロセス。帰納的推論と演繹的推論を含む。 |
| 107 | 認知的制御と前頭前皮質 | 前頭前皮質が担う、目標指向的行動の計画、実行、監視の機能。ワーキングメモリや注意制御を含む。 |
| 106 | 報酬予測誤差 | 期待した報酬と実際に得た報酬の差を信号化するドーパミンニューロンの活動。強化学習の神経基盤となる。 |
| 105 | 神経回路の精緻化と刈り込み | 発達過程でシナプス結合が選択的に強化または除去されるプロセス。経験依存的に神経回路が最適化される。 |
| 104 | 状態依存学習 | 学習時と想起時の内的状態(気分、薬物状態など)が一致すると記憶成績が向上する現象。 |
| 103 | 脳のデフォルトモードネットワーク | 外部タスクに従事していない時に活性化する脳領域のネットワーク。内省、自己参照、将来の計画などに関与。 |
| 102 | 多重記憶システム | 記憶が単一ではなく複数のシステム(宣言的記憶、手続き的記憶など)から構成されるという理論。海馬と大脳基底核が異なる役割を担う。 |
| 101 | 統計的学習理論 | 学習アルゴリズムの性能を数学的に分析する理論。汎化誤差の上界やサンプル複雑度を研究する。 |
| 100 | 注意と神経修飾機構 | 注意がドーパミン、ノルエピネフリン、アセチルコリンなどの神経修飾物質によって調節されるメカニズム。 |
| 99 | エピジェネティクスと学習 | 遺伝子発現の変化を通じて環境が学習と記憶に影響を与えるメカニズム。DNA配列の変化を伴わない遺伝的変化。 |
| 98 | 予測的コーディングモデル | 脳が感覚入力を予測し、予測と実際の入力の誤差を最小化するように学習するという理論。ベイズ推論に基づく。 |
| 97 | 神経可塑性のクリティカルピリオド | 神経系の発達において、特定の経験が特に強い影響を与える時期。言語習得や視覚発達などに見られる。 |
| 96 | 神経科学的学習理論 | 神経科学の知見に基づく学習メカニズムの理論。シナプス可塑性、神経回路の変化、神経伝達物質の役割などを含む。 |
| 95 | 潜在制止 | 事前に無関係な刺激として経験した刺激は、後の条件づけが遅れる現象。親近性が新奇性を減少させる。 |
| 94 | 過剰学習効果 | 習得基準を超えても練習を続けることで、記憶の保持と転移が向上する現象。自動化と流暢性の獲得に寄与。 |
| 93 | 消去 | 条件づけられた反応が、強化なしに徐々に弱まり消失する現象。完全には消えず、自発的回復が起こりうる。 |
| 92 | 学習の階層理論 | ガニェが提唱した、学習成果を階層的に分類する理論。知的技能、認知的方略、言語情報、運動技能、態度の5分類。 |
| 91 | 生涯学習 | 生涯を通じて継続的に学習し、能力を発達させ続けること。成人学習や自己主導学習を含む概念。 |
| 90 | 転移学習(学習の転移) | ある課題で学んだ知識やスキルが別の課題に影響を与える現象。正の転移と負の転移がある。 |
| 89 | メタ認知 | 自分自身の認知過程を認識し、制御する能力。「考えることについて考える」能力であり、学習の効率化に重要。 |
| 88 | 強化スケジュール | 強化子が与えられるタイミングや頻度のパターン。連続強化と部分強化、固定比率と変動比率などがある。 |
| 87 | プライミング効果 | 先行する刺激が後続の処理に無意識的に影響を与える現象。意味的プライミングや知覚的プライミングがある。 |
| 86 | 分散学習と集中学習 | 学習セッションを時間的に分散させる(分散学習)か集中させる(集中学習)かの比較。分散学習が長期記憶に有効。 |
| 85 | 社会的学習理論 | バンデューラが提唱した、他者の行動を観察することによる学習理論。モデリングや代理強化の概念を含む。 |
| 84 | 洞察学習 | ケーラーのチンパンジー実験で示された、試行錯誤なしに突然解決策を発見する学習。問題の構造を理解することで生じる。 |
| 83 | 潜在学習 | 明示的な報酬なしに環境を探索することで獲得される学習。トールマンのネズミの迷路実験で実証された。 |
| 82 | オペラント条件づけ | スキナーが体系化した、行動の結果(強化・罰)によって行動頻度が変化する学習。報酬と罰による行動形成。 |
| 81 | 古典的条件づけ | パブロフの犬で知られる、刺激と反応の連合による学習。中性刺激が条件刺激となり、条件反応を引き起こす。 |
| 80 | フェアネスインAI | AIシステムが特定のグループに対して不当な偏見や差別を示さないようにする原則と技術。 |
| 79 | Red-teaming | AIシステムの脆弱性や有害な動作を発見するために、意図的に攻撃的なテストを行う手法。 |
| 78 | AIガバナンス | AIの開発・展開・利用に関する規則、政策、監督の枠組み。倫理的・法的・社会的影響を管理する。 |