このフォルダは AI 全体の概念と種類別の入口です。
用語の注意（先にここだけ）
- このノート群で「次元」と言うと、基本的に 特徴ベクトルの長さ（特徴数,
d） を指します。 - 例：
X ∈ R^{n×d}では、nはサンプル数（件数）、dが次元です。 - プログラミングで言う配列の多重度（
[],[][]など）とは別の意味です。Xを二重配列で持っていても、空間の次元はdです。
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ファイル（.md）
ai-what-is.md- AI そのものの概念と歴史的背景model.md- 「モデル」の定義（古典と現代の用法の整理）history.md- 5 種類フォルダの時系列背景
フォルダ（/）
rule-based-model/- ルールベース、知識ベース、記号推論classical-ml-model/- 古典機械学習deep-learning-model/- 深層学習foundation-model/- 基盤モデルと LLM（生成メディアを含む）agent-hybrid-model/- 強化学習エージェントと統合型アーキテクチャ