人工知能基礎

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⚠️ 訂正トラップ (試験必出)

資料内で定義が「訂正」された箇所です。ここを間違えると減点されます。

α-β法 (第2講)
単にミニマックス法を効率化する
「各場面における【最善手が既知】であるときに、これ以上の不必要な探索を省略(カット)することでノード数を削減し効率化する」
構文解析 (第4講)
文の構造を解析する
「文法規則に基づき、一つ一つの形態素が文の中で【どのような役割を果たしているか】を解析し、構文木を生成する」
ケプストラム (第5講)
声帯の周波数を抽出する
「スペクトルを逆フーリエ変換し、【声道特徴を表す包絡線特徴】と【基本周波数を表す微細構造】を抽出し可視化する」

対比で覚えるリスト

1. 探索アルゴリズム (第2講)

項目縦型探索 (DFS)横型探索 (BFS)
優先順位深いノード (Deep)浅いノード (Shallow)
メモリ効率良い (深さの定数倍)悪い (深さ乗で爆発)

2. 評価指標 (第8,9講)

指標計算イメージ重視する場面
適合率予測した中の正解率誤検知(冤罪)を防ぐ時
再現率正解の中での発見率見逃し(火事)を防ぐ時
F値調和平均バランスを見る時

3. クラスタリング距離定義 (第12講)

手法名距離基準特徴
単連結法最短距離鎖状になりやすい
完全連結法最長距離丸くまとまる
ウォード法分散の増加最小化最も実用的

4. 反射モデル (第6講)

種類表面特徴
鏡面反射滑らか見る角度で強さが変わる
拡散反射ザラザラどの角度でも強さは同じ