AI入門
専門知識は不要です。番号順に、一度に一つだけ新しい考え方を覚えていきます。
AIって何？たくさんのお客さんを見てきた優秀な店員を想像してみよう
ロボットやコードの話はいったん置いて、身近な商品推薦から人工知能（Artificial Intelligence, AI）が何をしているのかを理解します。
AIモデルって何？同じ百貨店にいる、得意分野の違う店員を想像してみよう
全部AIと呼ばれるのに、文章を書くもの、画像を見るもの、絵を作るものがあるのはなぜ？第002回ではAIとモデルの違いを整理します。
AIはどうやって学ぶ？何万ものコーデを見て、少しずつセンスが育つ感じ
AIの学習は、答えを一問ずつ覚え込ませることではありません。コーディネートの経験から、データとパターンの考え方を理解します。
同じ質問なのに、なぜAIの答えは変わる？同じワンピースを別の靴で合わせるようなもの
AIは一つの固定回答をそのまま検索しているわけではありません。次の言葉を一歩ずつ生成するため、同じ質問でも違う答えになることがあります。
マルチモーダルAIとは？文字だけでなく、画像を見て音も聞けるアシスタント
AIは文字だけを読むものではありません。第012回では、文字・画像・音声・動画を同じ課題で扱うマルチモーダルAIを感覚のたとえから理解します。
Fine-tuningとは？追加学習で、繰り返すBehaviorをModel側へ覚えさせる
Fine-tuningは追加のTraining ExampleでModel Parameterを更新します。第024回ではPrompt、RAGとの違い、向いている用途、Evaluationの重要性を整理します。
「Attention Is All You Need」はなぜ重要？TransformerはToken同士の情報交換を変えた
TransformerはRecurrent処理の代わりにAttentionを中心へ置きました。第031回ではQuery、Key、Value、Self-Attention、Parallelism、長文ContextのCostを解説します。
OpenAI・Gemini・Grokをどう比較する？Company、Product、Model Family、Model Versionを分ける
AIの名前はLayerが混ざりやすいものです。第034回ではOpenAI、Google Gemini、xAI Grokを例にCompany、Product、Model Family、Exact Modelを分けて考えます。
Thinking / Reasoning Modeとは？同じAIでも速答と深い推論でInference時の計算量を変えられる
Fast、Thinking、Reasoning Effortの違いを、Inference Compute、Latency、Cost、Tool、Verificationの観点から説明します。長く考えるほど常に正しいわけではありません。