2. 深層学習を学ぶ

次に、AIの核とも言える深層学習（ディープラーニング）に進みます。画像認識や自然言語処理など、AIが得意とする分野に欠かせない技術です。

基礎知識

• ニューラルネットワーク: ニューラルネットワークの基本構造、バックプロパゲーション、勾配降下法の理解

中級知識

• データ処理・前処理技術

  • データ正規化とスケーリング: モデルの学習効率を高めるためのデータの正規化やスケーリングの方法

  • データ拡張: 画像データやテキストデータの拡張方法（回転、反転、切り取り、シノニム置換など）を使用して、モデルの汎化能力を向上させる

  • バッチ正規化: バッチ正規化（Batch Normalization）の仕組みとその効果について理解し、モデルの収束を速める方法を学ぶ

• 最適化とハイパーパラメータチューニング

  • 最適化手法: 勾配降下法、Adam、RMSpropなどの最適化アルゴリズムの比較と実装

  • ハイパーパラメータのチューニング: 学習率、バッチサイズ、エポック数などのハイパーパラメータの調整方法とベストプラクティス

  • モデルの正則化: ドロップアウト、L1/L2正則化などの手法を用いた過学習の防止

• モデル評価とデバッグ

  • 評価指標: 精度、再現率、F1スコア、ROC曲線など、モデルの性能を評価するための指標を理解し、適切な評価方法を選択

  • モデルのデバッグ: モデルの過学習やアンダーフィッティングの兆候を識別し、それに対処する方法を学ぶ

上級知識

• 深層学習モデルの構造

  • 多層パーセプトロン（MLP）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）、長短期記憶（LSTM）やゲート付き回帰ユニット（GRU）などの理解

• 生成モデル

  • GANs（Generative Adversarial Networks）、VAE（Variational Autoencoders）、Transformerなどの生成モデルの仕組みと応用

• トランスフォーマーモデル

  • BERT、GPT、T5など、NLPで広く使われるトランスフォーマーモデルの理解