【入門・理論】深層学習について理解する

深層学習（ディープラーニング）は、機械学習の一分野であり、人間の脳の神経細胞の働きに似た構造を持つ「ニューラルネットワーク」を活用して、データから複雑なパターンや特徴を自動的に学習する技術です。例えば、画像認識、音声認識、自然言語処理など、私たちが日常的に使用している多くのテクノロジーの背後には、この深層学習が応用されています。

深層学習の魅力は、その無限の可能性です。私たちは今、AIが人間社会の様々な領域で重要な役割を果たす時代に生きています。たとえば、医療分野では、AIが病気の早期発見や治療の効率化に貢献しています。自動運転車が現実となり、農業や物流に革命を起こす日もそう遠くはありません。また、自然言語処理の発展により、機械が私たちとより自然にコミュニケーションを取れるようになるでしょう。

1. ニューラルネットワークの基礎

• ニューラルネットワークと深層学習の基礎知識
• 単純パーセプトロン
• 信号の伝達と順伝播（行列計算）
• 活性化関数の種類
  • ソフトマックス関数
  • シグモイド関数
  • ReLU関数
  • Leaky ReLU関数
  • Parametric ReLU関数
• Dying ReLU問題
• 勾配法
• 損失関数
  • クロスエントロピー
• 計算グラフと誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）
• 最適化手法
  • 確率的勾配降下法（SGD）
• 過学習とその防止策
  • ドロップアウト
  • 正則化

2. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
  • 畳み込み層
  • max-pooling

3. Transoformer

• トランスフォーマー（Transformer）
  • encoder
  • decoder

4. 深層学習の実装

• PyTorchによる実装