6. ディープラーニング

ディープラーニングは、人間の神経回路を模した多層のニューラルネットワークによって実現されます。

ネオコグニトロンは、1980年に福島邦彦氏が提案した、ディープラーニングの原型となるモデルです。

LeNetは1990年代に手書き数字認識などで活用された初期のCNN（畳み込みニューラルネットワーク）です。

ImageNetは、ディープラーニングの発展に寄与した、1,000以上のカテゴリを持つ大規模画像データセットです。

ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）は、画像認識精度を競うコンテストです。

AlphaGoは、ディープラーニングと強化学習を組み合わせて、囲碁で人間のプロ棋士を破ったAIです。

ディープラーニングでは、人が定義するのではなく、データから自動で特徴量を抽出する点が大きな特徴です。

ディープラーニングは、音声・画像・医療など多くの分野で応用されています。

LLM（大規模言語モデル）は、ディープラーニングによって自然言語を理解・生成できるAIモデルです。

ディープラーニングが進化した背景には、ビッグデータ・計算性能・新アルゴリズムの三要素があります。