AI学習の全体像
基礎理論から最新研究まで、AI研究・開発の体系的学習ガイド
AI・機械学習は急速に発展する分野で、基礎理論から最新研究まで幅広い知識が求められます。
このサイトでは、完全初心者から研究者レベルまで段階的に学習できるよう体系化しています。
自分の学習整理のために記事を生成していきますので、同じようにAI分野を学習している方の参考になれば幸いです。
Phase 1: AI・機械学習の基礎
人工知能とは何か、機械学習の基本概念、深層学習の基礎理論、AI開発ワークフロー
機械学習の基本概念
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訓練・検証・テストデータとモデル評価
過学習・汎化・バイアス-バリアンストレードオフ
特徴量エンジニアリングとデータ前処理の基礎：機械学習成功の80%を決める技術
AI開発の基本ワークフロー
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Phase 2: AI研究の数学的基盤
線形代数、微積分、確率統計、最適化理論、計算理論、統計的学習理論
必須数学分野
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最適化理論
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計算理論
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統計的学習理論
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Phase 3: 現代AI技術の深掘り
自然言語処理、コンピュータビジョン、強化学習、時系列・グラフ・マルチモーダル学習
自然言語処理（NLP）
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コンピュータビジョン
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強化学習
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時系列・グラフ・マルチモーダル学習
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Phase 4: AI研究の先端分野
AGI研究、説明可能AI、ニューロシンボリックAI、生成AI・創造性AI
AGI（汎用人工知能）研究
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説明可能AI（XAI）
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ニューロシンボリックAI
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生成AI・創造性AI
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Phase 5: 意識・認知科学とAI
意識研究、認知アーキテクチャ、社会的AI・感情AI、計算神経科学とAI
意識研究とAI
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認知アーキテクチャ
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計算神経科学とAI
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Phase 6-10: 実践・研究・応用分野
Phase 6: AI開発の実践技術
開発環境・ツール、データ処理、モデル設計・学習戦略、本番運用
Phase 7: AI研究方法論
研究設計・実験手法、論文読解・執筆、研究コミュニティ、研究プロジェクト管理
Phase 8: AI倫理・社会実装
AI倫理の基礎、社会実装の課題、未来のAI社会、AI政策・ガバナンス
Phase 9: 産業応用・ビジネス展開
AI活用事例、AIスタートアップ・企業戦略、技術経営、産業別AI変革
Phase 10: 最新動向・未来展望
技術トレンド、研究フロンティア、統合と展望、グローバル動向・未来予測
📚 各Phaseの詳細記事は順次公開予定です
学習のポイント
🎯 段階的学習
Phase 1の基礎から始めて、数学的基盤を固めてから応用分野に進むことを推奨します。飛ばし読みも可能ですが、基礎理論の理解が重要です。
📐 数学的厳密性
各記事では高校レベルから大学院レベルまで段階的に説明します。直感的理解と数学的厳密性の両方を重視しています。
🔬 研究者的思考
「なぜその技術が生まれたのか」という歴史的背景と、「どう発展していくか」という未来展望の両方から理解を深めます。
💡 実践重視
理論だけでなく、実装可能なレベルでの理解を目指します。コード例や具体的な計算過程も含めて説明します。
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