最近、ちょっとAIに興味が出てきたんですが、改めてAIってなんだっけ？ということで事始めにわかりやすそうな本『文系AI人材になる』（野口竜司著）で軽く調べたので、そのメモです。
ちなみに別にAI関連で働こうと思ってるわけではない（働けるとも働きたいとも思ってない）です。ちょっと試してみたいことがあったので…やるかどうかは別にして。
この本の第３章「AIのキホンは丸暗記で済ます」と第４章「AIの作り方をザックリ理解する」が非常にわかりやすく、自分のやってみたいことが予測系AIだとわかったので、かなり偏った個人的メモになってます。
●AI分類
AI＞機械学習＞ディープラーニング
ディープラーニングは機械学習のひとつで、機械学習はAIのひとつ。
●AIを作る環境
・スクラッチで
ゼロからAIを作る
・コードベースAI構築環境で
GoogleやAmazonなどが提供する環境でAI用のコード（たぶんPhthonとかR言語）で作る）
・GUIベースAI構築環境で
GoogleやSonyなどが提供する環境でコードを書かずに作る
・構築済みAIサービスで
GoogleやAmazonが提供するAIをそのまま使う
●学習方式分類
・教師あり（答えのあるデータで学習）
分類：選択肢を当てる、回帰：数値を当てる
・教師なし（答えのないデータで学習）
クラスタリング（集合）を提示する
・強化学習（報酬と罰を与えて学習）
自動運転、ロボット制御、碁・将棋AI
●機能別タイプ
・識別系AI（見て認識）
・予測系AI（考えて予測）
・会話系AI（会話する）
・実行系AI（身体（物体）を動かす）
●役割別タイプ
・代行型（人間ができることを代行）
・拡張型（人間ができないことをやる）
●予測系AIの作成手順
・何を予測するか（目的変数）、何を元に予測するか（説明変数）を定義
・説明変数のデータをAIが認識しやすいように加工
・AIモデルを構築して説明変数のデータを入力
・AIモデル検証