55

人工知能・機械学習

50-59 情報・計算・デジタル基盤

コード: W55 (CC.TT.AA.UU)

人工知能・機械学習は、データからパターンを学習し、予測・分類・生成・推論を行う仕組みを研究する学問である。ディープラーニング、自然言語処理、画像認識、強化学習などを含み、産業・科学・文化に大きな変革をもたらしている。AI倫理、バイアス、透明性の問題も重要であり、人間と機械の協働を実現するための理論・技術・社会的枠組みを総合的に扱う領域である。

TT: 主題一覧 (Teaching Topic)

CC55 人工知能・機械学習 の100主題。各主題をクリックで詳細を表示。

00-09 基礎・定義
00人工知能（AI）の定義と範囲01機械学習の定義と基礎概念02データと特徴量の基礎03教師あり学習・教師なし学習・強化学習の基礎04ニューラルネットワークの基礎05推論・探索・知識表現の基礎06自然言語処理の基礎07コンピュータビジョンの基礎08倫理・バイアス・透明性の基礎09入門教材・概論書
10-19 理論・分類
10古典的AI理論（シンボリックAI、エキスパートシステム）11機械学習アルゴリズム理論（線形回帰・決定木）12確率的グラフィカルモデル理論（ベイズネット等）13サポートベクターマシン理論14ニューラルネットワーク理論15深層学習（DeepLearning）理論16強化学習理論（Q学習・政策勾配）17生成モデル理論（GAN,VAE,Diffusion）18マルチエージェントAI理論19汎用人工知能（AGI）理論
20-29 歴史・変遷
20チューリングテストとAIの萌芽21初期AI研究史（1956ダートマス会議）22エキスパートシステムとAIブーム23AI冬の時代24機械学習の勃興（1990年代〜）25深層学習革命（ImageNet2012）26強化学習とAlphaGoの衝撃27自然言語処理の進化史（統計→深層→大規模言語モデル）28日本のAI研究史29生成AI時代（ChatGPT, Stable Diffusion等）
30-39 制度・ガバナンス
30AI倫理指針（EUAIAct,OECD原則）31プライバシー・個人情報保護制度（GDPR）32AIガバナンス制度（透明性・説明責任）33公共分野でのAI利用規制（医療・司法）34企業・産業界のAIガイドライン35国際AI研究機関制度（Partnership）36日本のAI政策（AI戦略会議）37知的財産とAI生成物の法制度38軍事AIと国際規制制度39倫理・人権に関する国際的合意
40-49 設計・方法論
40機械学習モデル設計（教師あり・教師なし）41データ前処理・特徴量設計42ニューラルネット設計（CNN,）43ハイパーパラメータチューニング設計44モデル評価設計（精度・再現率・F1・AUC）45強化学習環境設計（シミュレータ）46生成AIモデル設計（GAN,Diffusion）47公平性・バイアス検出設計48AIシステム統合設計（MLOps,）49教育カリキュラム設計（AI人材育成）
50-59 実務・運用
50データ収集・クリーニング実務51モデル学習・実装実務52検証・テスト・評価実務53デプロイ・運用（API,クラウド）54継続学習・モデル更新実務55MLOps運用実務（CI/CDfor）56AIセキュリティ運用実務（敵対的攻撃対策）57プロンプトエンジニアリング実務58産業導入実務（製造・金融・医療）59AI教育・リテラシー研修実務
60-69 事例・応用
60医療AI事例（診断支援・創薬）61金融AI事例（信用スコア・アルゴ取引）62製造業AI事例（需要予測・異常検知）63自動運転AI事例64スマートシティAI事例65教育AI事例（学習支援・自動採点）66芸術・クリエイティブAI事例（音楽・絵画生成）67自然言語処理応用事例（翻訳・対話AI）68画像認識応用事例（監視・農業）69社会課題解決AI事例（気候・災害）
70-79 データ・評価
70機械学習ベンチマークデータ（MNIST,）71モデル性能比較データ（SOTA精度）72大規模言語モデル評価（MMLU,）73公平性・バイアス評価データ74エネルギー消費・計算資源データ75国際競争力データ（AI研究論文数・特許数）76産業導入効果データ（ROI）77社会受容度調査データ78教育普及度データ（AIカリキュラム導入校）79倫理・リスク評価データ
80-89 教育・普及
80高校・大学のAI基礎教育81大学院・研究教育プログラム82専門職教育（AIエンジニア養成）83MBA・経営層向けAI教育84市民向けAIリテラシー教育85国際AI教育プログラム（AI4K12,）86オンライン教育（MOOC,Kaggle,）87AIコンテスト・ハッカソン教育（Kaggle,）88科学館・展示活動（AI体験）89生涯教育としてのAIリテラシー
90-99 未来・退避
90汎用人工知能（AGI）の未来91AIと人間協働の未来（コ・クリエーション）92量子機械学習の未来93AIによる科学発見の未来94サステナブルAI（省エネ・環境配慮）95AIガバナンスの未来（国際規制・倫理枠組み）96メタバース・AI社会の未来97廃れたAI手法（旧来のルールベース等）98実験的AI（創造性テスト・AI研究者AI）99退避：未分類・古典的AI研究