AIとLLMの基礎を体系的に

AIの基礎を、順を追って理解する

本サイトは、AI（人工知能）の基礎を体系的にまとめた学習サイトです。いま広く使われている大規模言語モデル（LLM）を中心に、AIとは何かというところから、歴史・しくみ・作られ方・使い方・開発・実務までを、順を追って解説します。前提となる知識はとくに必要ありません。

第1章から読む LLMのしくみへ進む

体系的に学べる

AIの全体像から始め、しくみ、開発、実務へと順に積み上がる構成です。前から読むだけで知識がつながります。

図解でわかる

トークンやアテンションといった抽象的な概念にも図を添え、言葉だけでは伝わりにくい部分を補います。

開発まで踏み込む

ステートレスや会話履歴の管理、RAGやベクトル検索など、実際に作るときに必要な知識まで扱います。

このサイトで学べること

本サイトは、次のような内容を一通り押さえられるように作られています。専門用語はその都度かみ砕いて説明し、重要な考え方には図を添えています。

そもそもAIとは何か、機械学習やディープラーニングとどう違うのか
AIがこれまでどのように発展し、なぜ今のLLMにたどり着いたのか
LLMが文章を生み出すしくみ（トークン、ベクトル、Transformer、次の単語の予測）
LLMがどのように作られ、どのように調整されているのか
プロンプトの書き方や、出力の限界との付き合い方
LLMを使ったアプリ開発の基礎（ステートレス、会話履歴の管理、ローカルとクラウド）
RAGやベクトル検索など、外部知識と組み合わせて精度を高める方法
業務で使ううえでのセキュリティ・倫理・著作権の観点

読み進め方

全体は9つの部に分かれています。前半の第1部から第5部までで、AIとLLMの土台となる考え方を固めます。続く第6部から第8部で、実際に使い、開発し、拡張するための知識を扱います。最後の第9部で、業務や社会の観点を整理します。基礎から順に積み上がる構成のため、前から読むのがもっとも理解しやすい流れです。急ぐ場合は、各部の最初の章だけを追っていくこともできます。

補足

本文中で初めて出てくる専門用語には、その場で短い説明を添えています。あわせて用語集のページに主要な用語をまとめているので、必要なときに参照できます。