生成AI「思考」の裏側 なぜ賢いのか? なぜ間違うのか?

構成数 : 1枚

1章 そもそも生成AIとは? 仕組みを知れば、もっとビジネス活用が広がる
1-1 生成AIをより使いこなすために仕組みを知ろう
1-2 結局、「生成AI」って何?

2章 「言語モデル」から学習、推論まで 生成AIの全体像を知る
2-1 生成AIの基礎はこれ! まずは「モデル」を知ろう
2-2 AIはどうやって"賢さ"を得る? AIの「学習」とは
2-3 モデルの構造と規模でも生成AIの"賢さ"が決まる
2-4 だからAIは文章や画像を扱える 基本は「数値化」
2-5 生成AIの賢さの源 ニューラルネットワークとディープラーニング
2-6 対話型AIが文章を少しずつ出力する理由 LLMの基本的な構造と推論や学習の方法
2-7 Transformerの「学習」の仕組み 「文章の続き」で学習する
2-8 LLMごとの違いは細かい構造や規模、学習で決まる
2-9 最近はやりの「AIエージェント」 まずはこれだけ知っておこう

3章 原点は人間の脳の模倣、推論と学習の要「ニューラルネットワーク」を知る
3-1 意外と単純!? ニューラルネットワークの個々の計算
3-2 ニューラルネットワークの構造と推論の流れを知ろう
3-3 ニューラルネットワークはこうやって賢くなる
3-4 少しでも効率よく学習を! 重みとバイアスの更新の工夫

4章 機械が言葉を話すカラクリ、「自然言語処理」の基本
4-1 キモは数値化 だからLLMは単語の意味を理解できる
4-2 単語の意味はどのように学習するのか
4-3 LLMが文章の意味を理解できるのはなぜ?
4-4 今のLLMの高精度を支える主役 Attentionの全体像を知ろう
4-5 Attentionの仕組みと処理の流れ

5章 生成AIの中核技術、「Transformer」の原理を知る
5-1 Transformerの構造をより詳しく知ろう
5-2 エンコーダーとデコーダーの中身はこうなっている
5-3 Transformerが文章を生成する舞台裏、推論の仕組みを理解する
5-4 Transformerの学習の仕組み

6章 ChatGPTからDeepSeek、AIエージェントまで 主な生成AIの仕組み
6-1 ChatGPTの" 頭脳"であるGPTはこんな仕組みで動いている
6-2 LLMをさらに進化させるさまざまな仕組み
6-3 知らない内容をLLMが回答できるRAGのカラクリ
6-4 画像生成AIの大まかな仕組みを知ろう
6-5 AIエージェントの仕組みを深く知ろう