用語

ローカルLLMでのDify構築手順です

deepseek-r1:32bの導入方法と使った感触です

「シンボルグラウンディング問題」とは、AIが言葉の"意味"を本当に理解できない根本的な壁です。なぜAIはうっかり嘘をついたり、文脈を誤解したりするのか。料理の比喩で初心者にもわかるように解説し、G検定の出題パターンと"自分の言葉で説明する"練習法もまとめました。

k近傍法（KNN）を「近くの3人に聞いて多数決」の比喩で初心者向けに解説。G検定・ITパスポートの出題アングル、実務での使われ方、決定木・SVMとの使い分けまで1記事で。

シンギュラリティは「AIが人間の理解を超えて自己進化し始める境界」を指します。スマホの進化で見える"次の1台が見えない感覚"で体感し、G検定のAIの歴史・未来の出題パターンも確認できます。

ローカルLLMにマルチモーダルモデルを入れる手順と苦戦した点をまとめています。

ローカルLLMの環境構築です モデル実行・管理のOllama、LLM（モデル）のQwen3、ブラウザチャットのOpenWebUIまでの環境構築方法です

Attention（アテンション）とは、AIが文の中で「ここが大事」と重みを付ける仕組み。長文メールから大事な一文だけ"拾う"日常の感覚で、G検定・データサイエンティスト検定の出題アングルまで初心者向けに解説します。

Transformerとは、文の前後関係を一度に把握する注意機構（Attention）を使うモデルアーキテクチャです。翻訳AIやチャットAIの土台で、G検定や業務でのAI理解にも役立つ、初心者が体得しやすい説明をまとめました。

AIガバナンスは、AIの判断や利用を「ルール」「責任」「監視」で支える仕組み。日常で起きうる事例や、G検定・ITパスポートでの出題アングル、明日から試せる5分のアクションまで、やさしく解説します。