人工知能（AI）とは、人間のような知能を機械にシミュレーションさせ、理解、推論、学習、問題解決など、通常人間の認知能力を必要とするタスクを実行させることを指す。AIシステムは人間の考え方や行動を模倣するように設計されており、複雑なタスクを効率的に処理する能力を高めている。
AIは、機械学習（ML）や深層学習（DL）などの分野の基礎であり、これらの技術を包括する広義の概念として機能している。AIは、電子商取引におけるパーソナライズされたレコメンデーションから、ヘルスケアにおける高度な診断ツールに至るまで、実世界での応用に大いに関係している。
ヘルスケアAIは診断と治療計画を強化する。例えば、視覚AIは医療画像診断において非常に重要であり、効率的な病気の発見と治療計画を可能にします。ヘルスケアにおけるAIの応用について、さらに詳しくご覧ください。
農業AI主導のテクノロジーが農業プロセスを最適化し、資源効率と収量予測を改善します。農業におけるAIの進歩をご覧ください。
ニューラルネットワーク（NN）は、人間の脳をモデルにした一連のアルゴリズムである。機械がパターンを認識し、人間の介入を最小限に抑えて意思決定を行うことを可能にすることで、AIのバックボーンを形成しています。ニューラル・ネットワークについて詳しく知る。
AIのサブセットであるコンピュータ・ビジョンは、システムが世界からの視覚情報を解釈し理解することを可能にする。Ultralytics YOLOv8コンピュータ・ビジョンは、最先端のアーキテクチャーで、この分野の進歩の一例です。コンピュータ・ビジョンについてもっと知る。
機械学習（ML）：AIとMLは同じ意味で使われることが多いが、MLはAIのサブセットであり、ソフトウェアが経験から学習し、改善するためのアルゴリズムの開発に焦点を当てている。MLについて詳しくはこちらをご覧ください。
ディープラーニング（DL）：AIのもうひとつのサブセットであるディープラーニングは、複雑なデータパターンを分析するために多層のニューラルネットワークを使用します。ディープラーニングをより深く理解しましょう。
AIは自律走行車の開発において極めて重要な役割を果たし、リアルタイムでの認識と意思決定を可能にすることで、道路上での安全性と効率性を確保します。自動運転車におけるAIのイノベーションをご覧ください。
AIは品質管理、自動化、業務効率の改善により製造業に革命をもたらしています。Vision AIが製造業のAIにどのような変化をもたらしているかをご覧ください。
さまざまな分野で人工知能がもたらすインパクトは変革的であり、新たな可能性と効率性を解き放つ。以下のような組織がAIイノベーションの最前線にいる。 Ultralyticsのような組織は、AIイノベーションの最前線にあり、企業や研究者が同様にこれらの技術を利用しやすく、実用的なものにしています。人工知能の可能性とインパクトの深堀りについては、Ultralytics'ミッションとソリューションをご覧ください。
