AI学習原理③脳に近づける：ニューラルネットワークとディープラーニング

こんにちは、あおけんです。

DX/AIについての研修コンテンツをnote版に編集して発信しているシリーズ第10回目。AIの基本原理について全3回の講座に分けてお届けしていて、今日は第3回目ニューラルネットワークとディープラーニングの領域についてです。

（始めての方はまず無料の第一回のお話を読んでみてください）

今回のセッションを聞いてもらうことで、聞いた事があるけどほとんどの人が理解できていない"ニューラルネットワーク"と"ディープラーニング"の技術的なポイントがしっかりわかるようになっていますので、ぜひ最後まで聞いてみてください。
 
それでは早速はじめましょう。

全体感のおさらい

まずは改めて全体感のおさらいからです。

まず最初にルールを決めて開発するシンプルなルールベースがありました。
 
その次に自ら考えて回答を導き出す機械学習の領域がありました。
この領域には教師あり、教師なし、強化学習という異なるアプローチの学習モデルがありました。
 
そして最後に、今回学習するニューラルネットワークとディープラーニングという領域がありましたね。

人間の脳のしくみ

それでは、今回はこのニューラルネットワークとディープラーニング領域について具体的に見ていくことにしましょう。少し技術的には難しい部分がありますが、できるだけ噛み砕いて説明しようと思います。