【初心者向け】AI専門用語30選

本記事では今更聞けない主に横文字関連のAIに関わる専門用語と読み方、意味をまとめてみました！

目次

1. AI（人工知能）
2. 機械学習（Machine Learning）
3. 深層学習（Deep Learning）
4. ニューラルネットワーク（Neural Network）
5. データセット（Dataset）
6. アルゴリズム（Algorithm）
7. 自然言語処理（Natural Language Processing）
8. コンピュータビジョン（Computer Vision）
9. 強化学習（Reinforcement Learning）
10. ビッグデータ（Big Data）
11. クラウドコンピューティング（Cloud Computing）
12. ロボティクス（Robotics）
13. 自動運転（Autonomous Driving）
14. バイアス（Bias）
15. オーバーフィッティング（Overfitting）
16. アンダーフィッティング（Underfitting）
17. トレーニング（Training）
18. テスト（Testing）
19. モデル（Model）
20. 推論（Inference）
21. エッジコンピューティング（Edge Computing）
22. 生成モデル（Generative Model）
23. GAN（Generative Adversarial Network）
24. トランスフォーマー（Transformer）
25. API（Application Programming Interface）
26. ディープフェイク（Deepfake）
27. セマンティックウェブ（Semantic Web）
28. IoT（Internet of Things）
29. スマートアシスタント（Smart Assistant）
30. AI倫理（AI Ethics）

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1. AI（人工知能）

• 略：Artificial Intelligence
• 読み方：アーティフィシャル・インテリジェンス
• 意味：人工的に知性を持つシステム。人間のように学習、推論、問題解決を行う能力を持つ。

2. 機械学習（Machine Learning）

• 略：ML
• 読み方：マシン・ラーニング
• 意味：データから学習し、経験を通じて性能を向上させるAIの一分野。

3. 深層学習（Deep Learning）

• 略：DL
• 読み方：ディープ・ラーニング
• 意味：多層のニューラルネットワークを用いた機械学習の手法。画像認識や音声認識に強い。

4. ニューラルネットワーク（Neural Network）

• 略：NN
• 読み方：ニューラル・ネットワーク
• 意味：人間の脳の神経細胞を模した構造を持つ計算モデル。データのパターンを学習する。

5. データセット（Dataset）

• 略：なし
• 読み方：データセット
• 意味：機械学習やAIのトレーニングに使用されるデータの集まり。

6. アルゴリズム（Algorithm）

• 略：なし
• 読み方：アルゴリズム
• 意味：特定の問題を解決するための手順や計算方法。

7. 自然言語処理（Natural Language Processing）

• 略：NLP
• 読み方：ナチュラル・ランゲージ・プロセッシング
• 意味：人間の言語を理解し、処理するAIの技術。

8. コンピュータビジョン（Computer Vision）

• 略：なし
• 読み方：コンピュータ・ビジョン
• 意味：画像や動画から情報を抽出し、理解する技術。

9. 強化学習（Reinforcement Learning）

• 略：RL
• 読み方：リーンフォースメント・ラーニング
• 意味：行動の結果に基づいて報酬を得ることで学習する手法。

10. ビッグデータ（Big Data）

• 略：なし
• 読み方：ビッグ・データ
• 意味：従来のデータ処理手法では扱えないほどの大規模なデータ。

11. クラウドコンピューティング（Cloud Computing）

• 略：なし
• 読み方：クラウド・コンピューティング
• 意味：インターネットを通じてリソースやサービスを提供する技術。

12. ロボティクス（Robotics）

• 略：なし
• 読み方：ロボティクス
• 意味：ロボットの設計、製造、運用に関する技術。

13. 自動運転（Autonomous Driving）

• 略：なし
• 読み方：オートノマス・ドライビング
• 意味：人間の介入なしに車両が自動で運転する技術。

14. バイアス（Bias）

• 略：なし
• 読み方：バイアス
• 意味：データやアルゴリズムにおける偏り。結果に影響を与える可能性がある。

15. オーバーフィッティング（Overfitting）

• 略：なし
• 読み方：オーバーフィッティング
• 意味：モデルがトレーニングデータに過剰に適合し、新しいデータに対して性能が低下する現象。

16. アンダーフィッティング（Underfitting）

• 略：なし
• 読み方：アンダーフィッティング
• 意味：モデルがトレーニングデータを十分に学習できず、性能が低い状態。

17. トレーニング（Training）

• 略：なし
• 読み方：トレーニング
• 意味：モデルがデータを使って学習するプロセス。

18. テスト（Testing）

• 略：なし
• 読み方：テスト
• 意味：トレーニングされたモデルの性能を評価するプロセス。

19. モデル（Model）

• 略：なし
• 読み方：モデル
• 意味：データから学習した結果を表現する数学的な構造。

20. 推論（Inference）

• 略：なし
• 読み方：インファレンス
• 意味：トレーニングされたモデルを使って新しいデータに対する予測を行うプロセス。

21. エッジコンピューティング（Edge Computing）

• 略：なし
• 読み方：エッジ・コンピューティング
• 意味：データ処理をデータの生成元に近い場所で行う技術。

22. 生成モデル（Generative Model）

• 略：なし
• 読み方：ジェネレーティブ・モデル
• 意味：新しいデータを生成することができるモデル。

23. GAN（Generative Adversarial Network）

• 略：GAN
• 読み方：ジーエーエヌ
• 意味：生成モデルの一種で、二つのネットワークが競い合うことでリアルなデータを生成する。

24. トランスフォーマー（Transformer）

• 略：なし
• 読み方：トランスフォーマー
• 意味：自然言語処理において広く使われるモデルアーキテクチャ。

25. API（Application Programming Interface）

• 略：API
• 読み方：エーピーアイ
• 意味：ソフトウェア同士が相互に通信するためのインターフェース。

26. ディープフェイク（Deepfake）

• 略：なし
• 読み方：ディープフェイク
• 意味：AIを使って作成された偽の映像や音声。

27. セマンティックウェブ（Semantic Web）

• 略：なし
• 読み方：セマンティック・ウェブ
• 意味：データの意味を理解し、機械が情報を処理しやすくするための技術。

28. IoT（Internet of Things）

• 略：IoT
• 読み方：アイオーティー
• 意味：インターネットに接続された物理的なデバイスのネットワーク。

29. スマートアシスタント（Smart Assistant）

• 略：なし
• 読み方：スマート・アシスタント
• 意味：音声認識やAIを使ってユーザーの質問に答えたり、タスクを実行したりするアプリケーション。

30. AI倫理（AI Ethics）

• 略：なし
• 読み方：エーアイ・エシックス
• 意味：AIの開発や利用における倫理的な問題や課題を考える分野。