プロンプトエンジニアリングとは？意味と代表的な技法をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「生成AIに与える指示（プロンプト）を設計・最適化して、より精度の高い出力を得る技術」
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大規模言語モデル（LLM）とは？仕組みと関連用語をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「大量のテキストデータで事前学習し、人間の言葉を理解・生成できるようになったAIモデル」
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生成AI（Generative AI）とは？仕組み・種類・ハルシネーションまでわかりやすく解説【IPA試験対策】
「大量のデータを学習し、テキスト・画像・音声・プログラムコードなど、新しいコンテンツを自動で生成で…
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GAN（敵対的生成ネットワーク）とは？仕組みをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「偽データを作る"生成器"と、本物か偽物かを見破る"識別器"を競わせて学習させるディープラーニングの手…
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RNN（リカレントニューラルネットワーク）とは？時系列データ処理の仕組みをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「中間層にループ構造を持ち、過去の情報を保持しながら時系列データを処理できるニューラルネットワーク…
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CNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは？仕組みをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「畳み込み層とプーリング層を持ち、画像などのデータから特徴を自動抽出するディープラーニングモデル」
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ニューラルネットワーク (NN) とは？仕組みとディープラーニングとの関係をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「人間の脳の神経回路（ニューロンのつながり）を数学的に模倣した計算モデル」
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ディープラーニング（深層学習）とは？仕組みをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「人間の脳神経回路を模倣したニューラルネットワークを多層化し、大量のデータからパターンや特徴を自動…
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強化学習とは？仕組み・報酬の考え方をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「正解データを与えず、行動に対する報酬（得点）を手がかりに、最適な行動を自ら学ぶ機械学習の手法」
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教師あり学習・教師なし学習とは？違いと仕組みをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「正解ラベル付きのデータをコンピュータに与え、入力と正解の対応関係を学習させる手法」
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