ＣｈａｔＧＰＴのしくみと技術がこれ１冊でしっかりわかる教科書

大規模言語モデル（ＬＬＭ）の基本から生成ＡＩの原理までを徹底解説。

ChatGPTの登場によってAIが身近に感じられるようになりました。AIを使いこなすことによって生活が豊かになる、そんな未来がすぐそこまできています。本書では、「大規模言語モデル」の基本から「トランスフォーマー」や「APIを使ったAI開発」まで、ChatGPTを支える技術を図を交えながら詳しく解説しています。

目次

1章ChatGPT
01ChatGPTとは
ChatGPTの始め方
ChatGPTの利用例
02ChatGPTの便利な機能
チャットコメントの編集と操作
チャット履歴と共有
03プロンプトエンジニアリング
プロンプトとコンテキスト
プロンプトエンジニアリング
04ChatGPTのエンジン（大規模言語モデル）
GPT-4とGPT-3.5
Web検索連携機能
マルチモーダル機能（画像を用いたチャット）
Code Interpreter（プログラムの自動実行）
05GPTs（AIのカスタマイズ機能）
GPTs
GPTビルダー
06ChatGPT以外のAIチャットサービス
Google Gemini
Microsoft Copilot
Anthropic Claude
07AIチャットの利用における注意点
ランダム性がある
間違いを含む可能性がある
禁止行為
入力データの扱い
GPTsの利用における注意点

2章人工知能
08AI（人工知能）
人工知能とは
09AIの歴史
AI研究の歴史
10生成AIと汎用人工知能
生成AI
汎用人工知能（AGI）

3章機械学習と深層学習
11機械学習
機械学習≠機械が学習
機械学習の種類
推論と学習
最適化
汎化と過適合
12ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークとは
ニューラルネットワークの仕組み
13ニューラルネットワークの学習
勾配法による学習
誤差逆伝播法
14正則化
ドロップアウト
バッチ正規化
ResNet（残差ネットワーク）
15コンピュータで数値を扱う方法
2進数による整数と小数の表現
浮動小数点数
浮動小数点数の代表的なフォーマット

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