APIはソフトウェア同士が情報をやり取りするための窓口であり、リクエストとレスポンスを通じて便利なサービスを実現する重要な仕組みです。

AI秘書は、エージェント型のプログラムが自律的にタスクを実行し、忙しい現代人のサポートをする新しい相棒です。

「人みたいに考えるAI」とは、汎用人工知能（AGI）のことで、人間のように幅広い知識を使って柔軟に判断し行動できるAIのことです。

AI運用の裏方仕事は、AIが正しく機能し続けるために必要なデプロイやモニタリング、評価指標づくりなどを行う重要な役割です。

似たもの探しAIは、大量のデータから「似ているもの」を見つけ出す技術で、ベクトル検索やコサイン類似度を活用して直感的な検索体験を提供します。

「画像と文章のAI」は、視覚情報とテキストを組み合わせて理解する技術で、人間らしいコミュニケーションを目指しています。

ハルシネーションとは、AIが事実とは異なる情報を自信満々に生成する現象であり、正確さが求められる場面では注意が必要です。

AIバイアスとは、人工知能が出す判断に特定の偏りが生じる現象であり、その原因や影響を理解することが重要です。

説明できるAI（XAI）は、AIがどのように判断を下したかを人間に理解できる形で説明する技術であり、透明性や信頼性を高める重要な役割を果たします。

思考の見える化（CoT）は、問題解決の過程を段階的に示すことで、AIや人間の思考を理解しやすくする技術です。

AIに辞書を持たせる方法について、RAGやベクトル検索の仕組みを通じて、AIがどのように知識を活用し、正確な回答を生成するかを解説します。

AIの微調整とは、既存のAIモデルを特定の目的に合わせて効率的に最適化する手法であり、短期間で自分専用の賢いAIを手に入れることができます。

プロンプトとは、AIに指示を与えるための言葉であり、具体的な指示をすることでより適切な応答を引き出す重要な役割を果たします。

エッジAIとクラウドAIは、それぞれ異なる場所でのデータ処理を行い、リアルタイム性やプライバシー保護を重視した技術です。

AI専用チップは、人工知能の処理を効率的に行うために特別に設計されたコンピュータ部品で、GPUやTPUなどが代表的です。

アルゴリズムとは、問題を解決するための手順やルールであり、日常生活からコンピュータまで幅広く活用されています。

学習率とは、AIが新しいことを学ぶ際の「一歩の大きさ」を決める重要な数値で、適切な設定がモデルの成長に大きく影響します。

データセットとは、AIが学ぶための「教材」であり、ラベル付きデータや前処理を経て学習用とテスト用に分けられる重要な情報の集まりです。

AIのパラメータは、重みやバイアスなどの数値を調整することで学習し、データから特徴を捉えるための重要な要素です。

トランスフォーマーは、言葉の関係性を理解し、新しい文章を生成するAI技術で、自己注意機構を用いて効率的に情報処理を行います。

「強いAI」と「弱いAI」の違いや特徴、歴史的背景をやさしく解説し、それぞれのメリットと課題について考察します。

生成AIとは、人間のように新しい文章や画像を生み出すことができる人工知能で、さまざまな分野での活用が期待されています。

ニューラルネットは、人間の脳の仕組みを模倣したコンピュータモデルで、情報を処理し学習することで様々な問題解決に役立つ技術です。

機械学習とは、コンピュータが経験から自らパターンを見つけ出し、賢くなる仕組みであり、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の三つの方法があります。

AI（人工知能）は、人間のように考え、学び、判断する力を持つ技術であり、機械学習や自然言語処理などの要素から成り立っています。