AIの中核概念、実世界での応用、倫理的配慮を発見する。Ultralytics がコンピュータビジョンの革新をどのように推進するかを学ぶ。
人工知能（AI）とは、機械、特にコンピューターシステムによる人間の知能プロセスのシミュレーションを指す。視覚認識、音声認識、意思決定、言語翻訳など、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できるシステムの創造を包含する広範な分野である。AIシステムはデータから学習し、パターンを特定し、問題を解決し、時間とともに適応する。この分野はしばしば、画像分類のような特定のタスクに焦点を当てる人工狭域知能（ANI）と、より理論的な人工一般知能（AGI）に分けられ、多様な領域にわたって人間のような認知能力を目指す。
AIは、知的行動を可能にするいくつかの基本概念に依存している。その中でも重要なのが学習であり、これによってシステムは経験に基づいてパフォーマンスを向上させることができる。これには、モデルがラベル付けされたデータから学習する教師あり学習、ラベル付けされていないデータからパターンを見つける教師なし学習、エージェントが報酬と罰則を通じて試行錯誤しながら学習する強化学習が含まれる。その他の核となる側面には、推論、問題解決、知覚が含まれ、しばしばニューラルネットワーク（NN）のような構造によって駆動される。
AIをその下位分野から区別することは重要である。AIは、インテリジェントなマシンを創造するという包括的な概念である。機械学習（ML）はAIのサブセットであり、システムが明示的にプログラムされることなくデータから学習し、データに基づいて意思決定を行うことを可能にするアルゴリズムに焦点を当てている。ディープラーニング（DL）はMLのサブセットで、多層のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク）を利用して膨大な量のデータから複雑なパターンを学習するもので、コンピュータビジョン（CV）や自然言語処理（NLP）などの分野の進歩を牽引している。
AIの応用は世界中の産業に変革をもたらしつつある。以下はその顕著な例である：
Ultralytics 、AI、特にコンピュータビジョンに大きく貢献しています。当社の主力製品 Ultralytics YOLOモデルは、最先端の YOLO11を含む当社の主力製品であるUltralytics YOLOモデルは、多様なアプリケーションで使用される高速で正確な物体検出機能を提供します。また、AIモデルのトレーニング、検証、デプロイメントを簡素化するために設計されたプラットフォームであるUltralytics HUBも提供しており、高度なコンピュータビジョンを開発者や研究者が利用できるようにしています。包括的なガイドやリソースについては、当社のドキュメントをご覧ください。
AIの普及が進むにつれ、その倫理的意味を慎重に検討する必要がある。主な懸念事項には、アルゴリズムの偏り、データのプライバシー、意思決定の透明性（Explainable AI - XAI）、説明責任などがある。AIにおける公平性を確保するには、継続的な研究と、Partnership on AIなどの組織が提唱するような倫理的ガイドラインの遵守が必要です。AIの倫理についてさらに詳しく
JA
EN
ZH
KO
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI
