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【G検定対策】ディープラーニング完全攻略！脳を目指したAIの仕組みと重要ポイント

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「AI」「ディープラーニング」… 最近よく聞くけど、なんだか難しそう。G検定の勉強を始めたけど、正直チンプンカンプン…

そんな風に感じていませんか？

こんにちは！AI技術の魅力に取り憑かれ、その可能性を探求している人気ブロガーのニコイチです。特に、人間の脳の神経回路を模倣しようというディープラーニングの発想には、初めて知った時、鳥肌が立つほど感動しました！

この記事は、G検定合格を目指すあなたのために、ディープラーニングの基本をゼロから完璧に理解し、試験で確実に得点するための重要ポイントを凝縮した、まさに「完全攻略ガイド」です。

なぜG検定でディープラーニングが重要なのか？ それは、現代AI技術の中核であり、試験範囲の多くを占めているからです。ここを理解せずして、G検定の合格はありえません！

でも、安心してください。この記事を読めば、

  • ディープラーニングが何なのか、他のAI技術とどう違うのかがスッキリわかる！
  • まるで脳のような「ニューラルネットワーク」の仕組みがイメージできるようになる！
  • コンピューターが「学習」するってどういうこと？そのプロセスが理解できる！
  • G検定で狙われやすい応用事例と、その背景にある技術がわかる！
  • 試験で問われる重要キーワードを効率的に覚えられる！

これらの知識が、分かりやすい言葉と図解（イメージ）、そして私の「脳ってすごい！」という感動と共にするすると頭に入ってくるはずです。

さあ、一緒にディープラーニングの世界を探検し、G検定合格への最短ルートを駆け上がりましょう！

目次

そもそもディープラーニングって何？ AI・機械学習との関係は？

まず、基本中の基本、「ディープラーニングとは何か？」から始めましょう。

ディープラーニング（Deep Learning, 深層学習, DL）とは、超簡単に言うと、コンピューターがまるで人間のように、大量のデータから物事の特徴を自動で見つけ出し、学習していく技術のことです。

ここでよく混同されるのが「AI（人工知能）」と「機械学習（Machine Learning, ML）」です。これらの関係性を理解しておくことは、G検定でも非常に重要です！

  • AI（人工知能）: 一番広い概念。「人間のような知的ふるまいをするコンピューターシステム」全般を指します。SFに出てくるようなロボットも、簡単なルールベースのプログラムも、広義にはAIです。
  • 機械学習（Machine Learning）: AIを実現するための具体的な手法の一つ。コンピューターに大量のデータを与え、データに潜むパターンやルールを自動的に学習させる技術です。
  • ディープラーニング（Deep Learning）: 機械学習のさらに一部の手法であり、特に人間の脳神経回路（ニューロン）の仕組みを模倣した「ニューラルネットワーク」を多層（深く）にしたモデルを使って学習する技術です。

G検定ポイント！

  • AI 機械学習 ディープラーニング の包含関係をしっかり覚えましょう。
  • 機械学習とディープラーニングの大きな違いは、「特徴量」の扱いです。
    • 従来の機械学習: データの中から「何に着目すれば良いか（特徴量）」を人間が設計・指示する必要がありました。（例：猫の画像認識なら、「耳の形」「目の色」「ヒゲの有無」などを人間が指定）
    • ディープラーニング: 大量のデータを与えれば、コンピューター自身が「何に着目すべきか（特徴量）」を自動で見つけ出して学習します。これが、複雑な問題を解けるディープラーニングの強みです！ [2, 5, 6, 7]

人間の脳を模倣！？ニューラルネットワークの仕組み

ディープラーニングの根幹をなすのが「ニューラルネットワーク（Neural Network, NN）」です。これがまさに、私が感動した「脳の模倣」の部分です！

ニューラルネットワークは、大きく分けて3つの層から構成されています。[2, 4, 5, 10, 11, 12]

  1. 入力層: 最初の情報を受け取る玄関口。画像データならピクセルの情報、文章なら単語の情報などがここに入ります。
  2. 隠れ層（中間層）: 入力層と出力層の間にある層。ここで複雑な計算が行われ、データの特徴が抽出・変換されます。ディープラーニングでは、この隠れ層が何層も深く（Deepに）重なっているのが特徴です。層が深いほど、より複雑で抽象的な特徴を捉えることができます。[4, 12]
  3. 出力層: 最終的な結果を出力する出口。「これは猫の画像である（確率95%）」「この文章はポジティブな内容である」といった判断結果が出力されます。

そして、各層は「ニューロン（ノード）」と呼ばれる計算ユニット（図の丸）で構成され、ニューロン同士は「シナプス（エッジ）」と呼ばれる線で繋がっています。[4, 10, 11] まるで、私たちの脳の神経細胞が繋がっている様子に似ていますよね！

G検定ポイント！

  • 重み (Weight): シナプス（線）にはそれぞれ「重み」という数値が付いています。これは、情報の重要度を表します。重要な情報ほど重みが大きくなります。学習を通じて、この重みが自動的に調整されていきます。[10, 11, 13]
  • バイアス (Bias): 各ニューロン（丸）には「バイアス」という数値が付いていることがあります。これは、ニューロンがどれだけ「発火（次の層へ信号を送る）」しやすいかを調整する下駄のようなものです。[11, 13]
  • 隠れ層が多層であることがディープラーニング（深層学習）と呼ばれる所以です。一般的に隠れ層が2層以上（全体で4層以上）の場合を指すことが多いです。[12]

コンピューターはどうやって「学ぶ」の？学習のプロセス

では、ニューラルネットワークはどうやって「賢く」なっていくのでしょうか？ ここで重要な役割を果たすのが「活性化関数」と「誤差逆伝播法」です。

1. 活性化関数 (Activation Function): 非線形性の導入

もしニューラルネットワークが単純な足し算や掛け算（線形計算）しかできなければ、いくら層を重ねても複雑な問題は解けません。そこで登場するのが活性化関数です。

活性化関数は、各ニューロンが受け取った信号の合計値をもとに、「次のニューロンにどのくらいの強さの信号を送るか（発火するか）」を決定する関数のことです。[14]

重要なのは、活性化関数が非線形であることです。これにより、ネットワーク全体で複雑なパターンを表現できるようになります。

G検定ポイント！

  • 活性化関数の役割は「ネットワークに非線形性を持たせること」です。[10, 14, 15]
  • 代表的な活性化関数名を覚えましょう。
    • シグモイド関数: 古くから使われているが、勾配消失問題がある。
    • ReLU (Rectified Linear Unit): 計算が軽く高速で、現在よく使われる。マイナス入力は0、プラス入力はそのまま出力。
    • ソフトマックス関数: 主に出力層で使われ、複数の出力の合計が1になるようにする（確率として解釈できる）。分類問題で活躍。[14, 15]

2. 誤差逆伝播法 (Backpropagation): 間違いから学ぶ仕組み

コンピューターが「学習」するとは、具体的には「予測結果と正解との誤差（間違い）を小さくするように、ニューラルネットワークの『重み』や『バイアス』を調整していくこと」です。

その調整を効率的に行うためのアルゴリズムが誤差逆伝播法です。[4, 14, 16, 17]

  1. まず、入力データを入れて、ネットワークを順方向に計算し、出力（予測結果）を得ます。（順伝播）
  2. その予測結果と、あらかじめ用意しておいた正解データ（教師データ）を比較し、どれだけ間違っているか（誤差）を計算します。
  3. 計算した誤差を、今度は出力層から入力層に向かって逆方向に伝えていきます。
  4. 誤差を伝えながら、各層のニューロンの「重み」と「バイアス」を、「誤差がより小さくなる方向」に少しずつ修正していきます。
  5. この「順伝播 → 誤差計算 → 逆伝播で重み更新」のプロセスを、大量のデータで何度も何度も繰り返すことで、ネットワーク全体の予測精度がどんどん向上していくのです。

G検定ポイント！

  • 誤差逆伝播法は、ニューラルネットワークの学習（重み更新）で使われる主要なアルゴリズムです。
  • 「出力と正解の誤差」を「出力層から入力層へ逆向きに」伝播させながら重みを調整する、という流れを理解しましょう。
  • 勾配降下法という最適化手法とセットで使われることが多いです。（誤差という坂道を下るように、最適な重みを探すイメージ）

ディープラーニングの歴史：なぜ今、注目されているの？

ディープラーニングの基本的なアイデア（パーセプトロン）は、実は1950年代には存在していました。[8, 9] しかし、当時のコンピューターの性能限界や理論的な問題（XOR問題など）から、一度は「AIの冬の時代」と呼ばれる停滞期に入ります。[8]

転機が訪れたのは1986年。誤差逆伝播法の登場で多層ネットワークの学習が可能になり、研究が再燃します。[8]

そして決定的なブレイクスルーは2000年代後半から2010年代にかけて起こりました。

G検定ポイント！ブレイクスルーの要因

  1. ビッグデータの登場: インターネットの普及により、学習に必要な大量のデータが手に入るようになった。
  2. コンピューター性能の向上（特にGPU）: 大規模なニューラルネットワークの複雑な計算を高速に処理できるGPU（Graphics Processing Unit）の活用が進んだ。[9]
  3. アルゴリズムの改良: ReLU関数など、より効率的な学習を可能にする新しい手法が開発された。[9]

特に2012年、画像認識コンテスト「ILSVRC」で、ジェフリー・ヒントン教授らが開発したディープラーニングモデル（AlexNet）が、従来の手法を圧倒する精度で優勝したことが、世界的な注目を集める大きなきっかけとなりました。[9]

G検定重要人物！

  • ジェフリー・ヒントン: ディープラーニング研究の第一人者。「ディープラーニングの父」とも呼ばれる。（他にヤン・ルカン、ヨシュア・ベンジオも重要人物）

G検定頻出！ディープラーニングの応用事例

ディープラーニングは、私たちの身の回りの様々な分野で活躍しています。G検定では、特に以下の分野の応用事例と、そこで使われる代表的なモデル（CNN, RNNなど）を理解しておくことが重要です。

1. 画像認識

コンピューターが画像や動画の内容を理解する技術です。[2, 3, 5, 6, 19-27]

  • 応用例:
    • 顔認証（スマホのロック解除、セキュリティシステム）[2, 23, 24, 26, 27]
    • 自動運転（車、歩行者、標識の検出）[3, 24, 26, 27]
    • 医療画像診断（レントゲン写真からの病変検出）[24, 26, 27]
    • 製品の異常検知（工場のラインでの不良品発見）[26, 27]
  • G検定ポイント！主要技術: CNN (畳み込みニューラルネットワーク)
    • Convolutional Neural Network の略。
    • 画像データのように、空間的な特徴（位置関係など）を捉えるのが得意なネットワーク構造。
    • 畳み込み層とプーリング層という特殊な層を持つのが特徴。[5, 6, 13, 24] 画像認識といえば、まずはCNNを連想しましょう！

2. 自然言語処理 (NLP: Natural Language Processing)

コンピューターが人間の言葉（自然言語）を理解し、処理する技術です。[2, 3, 19, 24, 28, 29]

  • 応用例:
    • 機械翻訳（Google翻訳など）[2, 3, 19, 24, 28, 29]
    • 文章要約、文章生成 (ChatGPTなど) [28, 29]
    • 感情分析（レビュー文が肯定的か否定的か判断）[5, 29]
    • チャットボット（自動応答システム）[28, 29]
  • G検定ポイント！主要技術: RNN, Transformer
    • RNN (再帰型ニューラルネットワーク): Recurrent Neural Network の略。時系列データ（順番が重要なデータ）の扱いに長けており、過去の情報を記憶しながら処理できる。文章のように単語の順番が意味を持つデータに適している。[5, 11, 13, 33]
    • Transformer: 2017年に登場した比較的新しいモデル。「自己注意機構 (Self-Attention)」により、文章中の単語間の関連性を効率的に捉えることができる。現在の高性能な自然言語処理モデル（BERT, GPTなど）の多くはTransformerベース。[1, 33, 34] G検定でも頻出の重要キーワードです！

3. 音声認識

コンピューターが人間の話し声をテキストに変換する技術です。[2, 3, 5, 6, 7, 19, 23, 24, 25, 30]

  • 応用例:
    • スマートスピーカー（Amazon Echo, Google Home）[3, 30]
    • スマートフォンの音声アシスタント（Siri, Googleアシスタント）[2, 3, 5, 6, 7, 19, 23, 24, 25, 30]
    • 議事録の自動作成[3, 30]
    • コールセンターでの音声自動応答[3, 30]
  • G検定ポイント！技術: 音声認識にもRNNやTransformer、さらには音響特徴量を捉えるためにCNNが組み合わせて使われることもあります。

メリットとデメリットを知っておこう！

ディープラーニングは万能ではありません。G検定対策としても、そのメリットとデメリット（課題）を理解しておくことが重要です。[7, 31, 32]

メリット:

  • 高い精度: 特定のタスク（特に画像認識など）では人間を超える精度を出すことがある。[2, 7, 23, 24]
  • 特徴量の自動抽出: 人間が特徴量を設計する手間が不要。[2, 3, 5, 6, 7]
  • 複雑なデータへの対応力: 画像、音声、テキストなどの非構造化データを扱える。[2, 3, 4, 6, 7, 24]

デメリット（課題）:

  • 大量の学習データが必要: 高精度を出すには、質の高い教師データを大量に用意する必要がある。[2, 7, 31, 32]
  • 高い計算コスト: 学習には高性能なGPUが必要で、時間もコストもかかる。[7, 31, 32]
  • ブラックボックス問題: なぜその結論に至ったのか、判断根拠の説明が難しい場合がある。これが医療や金融など、説明責任が求められる分野での課題となる。[7, 31, 32] ←G検定頻出！
  • 過学習 (Overfitting): 学習データに適合しすぎて、未知のデータに対する予測精度（汎化性能）が低下してしまうことがある。[7, 31, 32]

最新動向：TransformerとGANもチェック！

G検定では、比較的新しい技術についても問われることがあります。特に以下の2つは押さえておきましょう。

  • Transformer: 前述の通り、自然言語処理で大成功を収め、画像認識（Vision Transformer）など他分野へも応用が広がっているモデル。[1, 33, 34] 自己注意機構 (Self-Attention) がキーワード。
  • GAN (敵対的生成ネットワーク): Generative Adversarial Network の略。「生成器」と「識別器」という2つのネットワークを競わせることで、本物そっくりのリアルなデータ（画像、文章など）を生成する技術。[24, 35, 36] ←G検定頻出！ フェイク画像の生成など、悪用リスクも指摘されています。

G検定対策：重要キーワード復習リスト

最後に、この記事で登場したG検定重要キーワードをおさらいしましょう！

用語G検定ポイント解説
AI / 機械学習 / ディープラーニング包含関係 (AI ⊃ ML ⊃ DL) と、特徴量設計の違いを理解する。
ニューラルネットワーク (NN)入力層・隠れ層・出力層の構造、ニューロン、シナプス、重み、バイアスの役割を把握する。
隠れ層ディープラーニングではこれが多層（深い）ことが特徴。
活性化関数 (ReLU, Softmax等)非線形性を導入する役割。代表的な関数の名前と特徴（特にReLU, Softmax）を覚える。
誤差逆伝播法 (Backpropagation)NNの学習アルゴリズム。誤差を逆方向に伝播させて重みを更新する仕組み。
CNN (畳み込みニューラルネットワーク)画像認識で主に使われる。畳み込み層・プーリング層が特徴。空間情報を捉えるのが得意。
RNN (再帰型ニューラルネットワーク)時系列データ（自然言語、音声など）で使われる。過去の情報を記憶できる。
Transformer自然言語処理で主流。自己注意機構 (Self-Attention) が特徴。BERTやGPTのベース。
GAN (敵対的生成ネットワーク)データ生成技術。生成器と識別器が競い合う。
特徴量データから抽出される、予測や分類に役立つ情報。DLでは自動抽出される点が重要。
ビッグデータDLの発展を支えた要因の一つ。大量の学習データ。
GPUDLの高速計算を可能にしたハードウェア。
ブラックボックス問題DLの判断根拠が分かりにくいという課題。
過学習 (Overfitting)学習データに適合しすぎること。汎化性能の低下に繋がる。
ジェフリー・ヒントンディープラーニングの父と呼ばれる重要人物。

G検定シラバスとの関連:

この記事の内容は、G検定シラバスの「人工知能とは」「人工知能をめぐる動向」「人工知能分野の問題」における「機械学習」「ディープラーニング」の項目に深く関わっています。特に、各手法の仕組み、特徴、応用事例、関連キーワードは重点的に学習しましょう。

まとめ：ディープラーニングを制覇してG検定合格へ！

今回は、G検定合格に不可欠なディープラーニングについて、その基本から仕組み、応用、そして試験対策ポイントまで、徹底的に解説しました。

  • ディープラーニングは、脳を模したニューラルネットワークを深くした機械学習の手法。
  • 特徴量を自動で抽出し、複雑な問題を解くのが得意。
  • CNNは画像、RNN/Transformerは言語や時系列データで活躍。
  • 誤差逆伝播法で学習（重み調整）し、活性化関数で表現力を高める。
  • ビッグデータとGPUがブレイクスルーの鍵。
  • メリットだけでなく、ブラックボックス問題などのデメリットも理解しておく。

専門用語が多くて最初は戸惑うかもしれませんが、この記事で解説した図解イメージやキーワードを繰り返し確認すれば、必ず理解が深まります。「人間の脳を模倣するなんて面白い！」というワクワク感を忘れずに、学習を進めていきましょう！

この記事が、あなたのG検定合格への力強い一歩となることを心から願っています。学習を進める中で疑問に思ったことや、もっと知りたいことがあれば、ぜひコメント欄で教えてくださいね！

応援しています！

参考文献

[1] 株式会社ディー・エヌ・エー. (n.d.). 今さら聞けない！？深層学習とは？ – DeNA Engineering. DeNA Engineering. Retrieved from https://engineer.dena.jp/articles/1448

[2] 日本電信電話株式会社. (n.d.). 深層学習とは？仕組み・種類・活用事例をやさしく解説. NTTコミュニケーションズ 法人のお客さま. Retrieved from https://www.ntt.com/bizon/lead/pb-304-005.html

[3] アカデミー, A. I. (n.d.). 【図解】初心者向けにディープラーニング(深層学習)とは何かをわかりやすく解説. AI Academy. Retrieved from https://ai-academy.jp/media/?p=630

[4] 大学院理工学府 知能情報システム教育プログラム 知識情報研究室. (n.d.). 6. 深層学習とは何？｜深層学習を用いた異常検知. 九州大学. Retrieved from https://www.inf.kyushu-u.ac.jp/~kawahara/class/ml/2017/lect/ml2017-06.pdf

[5] 日立ソリューションズ株式会社. (n.d.). 今さら聞けない！？「機械学習」と「ディープラーニング」とは？｜知の創造｜日立ソリューションズ. 日立ソリューションズ. Retrieved from https://www.hitachi-solutions.co.jp/column/ai/006.html

[6] Arm Treasure Data 株式会社. (n.d.). 深層学習とは？機械学習との違いや仕組み、種類、活用事例をわかりやすく解説 – Arm Treasure Data. Arm Treasure Data. Retrieved from https://www.treasuredata.co.jp/blog/deep-learning/

[7] 富士ソフト株式会社. (n.d.). 今さら聞けない！深層学習（ディープラーニング）とは？ – 富士ソフト. 富士ソフト. Retrieved from https://www.fsi.co.jp/solution/deeplearning/index.html

[8] 法政大学 情報科学部. (n.d.). 第2回：人工知能研究の歴史. 法政大学. Retrieved from https://www.i.hosei.ac.jp/~yoshimura/lectures/AI-Lecture/history2.pdf

[9] Keras. (n.d.). 深層学習とは？. Keras. Retrieved from https://keras.io/ja/why-keras/what_is_keras/

[10] 基礎からのAI講座. (n.d.). AIの基礎「ニューラルネットワーク」の仕組みについてわかりやすく解説！ – 基礎からのAI講座. 基礎からのAI講座. Retrieved from https://www.kiso-ai.jp/column/neuralnetwork-what

[11] Aidemy. (n.d.). ニューラルネットワークの仕組みとは？パーセプトロンから深層学習までわかりやすく解説. Aidemy. Retrieved from https://www.aidemy.net/magazine/machine-learning/neural_network/

[12] PR TIMES. (2021, February 17). 1時間でわかる「深層学習Day」を開催！深層学習の基礎知識と最新事例を解説 ～AI人材育成に向けた無料オンラインイベント～ (2021年2月17日). PR TIMES. Retrieved from https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000089.000042971.html

[13] 翔泳社. (n.d.). 深層学習とは？仕組み、学習モデルの種類、活用事例をわかりやすく解説 – SEshop｜翔泳社の本・IT技術情報サイト. SEshop｜翔泳社の本・IT技術情報サイト. Retrieved from https://www.seshop.com/contents/column/194

[14] Aidemy. (n.d.). 【初心者向け】活性化関数とは？役割と種類、選び方を徹底解説. Aidemy. Retrieved from https://www.aidemy.net/magazine/machine-learning/activation_function/

[15] AVILEN AI. (n.d.). 活性化関数とは？7種類の関数を図で分かりやすく解説！ – AVILEN AI Trend. AVILEN AI Trend. Retrieved from https://avilen.co.jp/media/ai-trend/activation_function/

[16] AVILEN AI. (n.d.). 誤差逆伝播法とは？ニューラルネットワークの肝となる仕組みを徹底解説 – AVILEN AI Trend. AVILEN AI Trend. Retrieved from https://avilen.co.jp/media/ai-trend/backpropagation/

[17] 誤差逆伝搬法とは？仕組みを図解でわかりやすく解説！【AI・機械学習】. (2020, January 28). YouTube. Retrieved from https://www.youtube.com/watch?v=o64J-x1642g

[18] 経済産業省. (2021, July). １．人工知能（AI）とは何か. 経済産業省. Retrieved from https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/AI-jinzai-definition.pdf

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[20] Indeed Japan. (2023, August 17). 機械学習とは？仕組みやできること、活用事例をわかりやすく解説. Indeedキャリアガイド. Retrieved from https://jp.indeed.com/career-advice/finding-a-job/machine-learning-explained

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[22] 総務省. (n.d.). 第1章 AIを取り巻く現状 – 1 AIの現状 – 1 AIとは – 3 人工知能技術の種類. 総務省. Retrieved from https://www.soumu.go.jp/johotsushin/policyreports/japanese/02kenei01_000147.html

[23] アカデミー, A. I. (n.d.). 【最新】画像認識とは？仕組みや活用事例、AI（人工知能）との関係についてわかりやすく解説. AI Academy. Retrieved from https://ai-academy.jp/media/?p=4218

[24] ジーニー. (2024, May 2). AI（人工知能）とは？種類・仕組み・できること・活用事例を徹底解説！. ジーニー. Retrieved from https://www.geniee.co.jp/media/what-is-ai/

[25] Indeed Japan. (2023, August 17). 深層学習（ディープラーニング）とは？機械学習との違いや活用事例をわかりやすく解説. Indeedキャリアガイド. Retrieved from https://jp.indeed.com/career-advice/finding-a-job/deep-learning-explained

[26] SMARI Lab. (2023, September 14). 深層学習（ディープラーニング）とは？仕組み・できること・活用事例を紹介 – SMARI Lab. SMARI Lab. Retrieved from https://www.smari.io/article/deep-learning-2023/

[27] NDI Solutions. (2023, June 7). 製造業における画像認識AIの活用事例を紹介！導入メリットや課題についても解説 – NDI Solutions. NDI Solutions. Retrieved from https://www.ndi-solutions.co.jp/column/20230607.html

[28] ジーニー. (2024, April 16). 自然言語処理とは？仕組み・種類・活用事例を徹底解説！. ジーニー. Retrieved from https://www.geniee.co.jp/media/natural-language-processing/

[29] アカデミー, A. I. (n.d.). 【図解】自然言語処理とは？仕組み・できること・活用事例をわかりやすく解説. AI Academy. Retrieved from https://ai-academy.jp/media/?p=881

[30] アカデミー, A. I. (n.d.). 音声認識とは？仕組み・種類・活用事例をわかりやすく解説. AI Academy. Retrieved from https://ai-academy.jp/media/?p=3752

[31] SAP Japan. (n.d.). 深層学習（ディープラーニング）とは？その仕組みやメリット・デメリット、活用事例を解説. SAP Japan. Retrieved from https://www.sap.com/japan/insights/what-is-deep-learning.html

[32] techtargetジャパン. (n.d.). ディープラーニング（深層学習）とは？仕組みや機械学習との違い. techtargetジャパン. Retrieved from https://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/2302/13/news06.html

[33] Aidemy. (n.d.). 【入門】Transformerとは？仕組みやRNNとの違い、活用事例を徹底解説. Aidemy. Retrieved from https://www.aidemy.net/magazine/machine-learning/transformer/

[34] Vision Transformer（ViT）とは？画像認識の仕組みやCNNとの比較、応用事例についてわかりやすく解説. (2023, May 10). YouTube. Retrieved from https://www.youtube.com/watch?v=mz-Fqm_r2n4

[35] アカデミー, A. I. (n.d.). 【図解】GAN（敵対的生成ネットワーク）とは？仕組み・種類・活用事例をわかりやすく解説. AI Academy. Retrieved from https://ai-academy.jp/media/?p=2784

[36] Adobe. (n.d.). 敵対的生成ネットワーク（GAN）とは？. Adobe. Retrieved from https://www.adobe.com/jp/creativecloud/design/discover/generative-adversarial-network.html

注記: 本記事内の[ ]内の数字は、末尾の参考文献リストの番号に対応しています。記事内の情報は執筆時点（2025年4月6日）のものであり、技術は日々進歩しています。最新の情報については、信頼できる情報源をご確認ください。図解イメージは、実際の記事作成時に挿入することを想定しています。

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