【でぃーぷらーにんぐ】
ディープラーニング とは？
💡 脳の神経回路を模倣した「多層学習」でAI革命を起こした
📌 このページのポイント
- 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が画像認識の基盤
- Transformer が自然言語処理とLLMの基盤
- GPU の並列計算能力がブレークスルーを可能にした
- ChatGPT、画像生成AI（Stable Diffusion）はディープラーニングの成果
ひよこ ディープラーニングが注目されたきっかけは？
ペンギン先生 ひよこ CNNとTransformerの違いは？
ペンギン先生 CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は画像の局所的な特徴を階層的に抽出するのが得意。Transformerは自己注意機構（Self-Attention）でデータの長距離の関係を捉えるのが得意。ChatGPTの基盤はTransformer。最近はVision Transformerのように画像処理にもTransformerが使われ始めているよ
ひよこ ディープラーニングの弱点は？
ペンギン先生 ひよこ 最新のトレンドは？
まとめ：ざっくりこれだけ覚えればOK！
「ディープラーニング」って出てきたら「多層ニューラルネットワークによる高度な学習技術」と思えればだいたいOK！
📖 おまけ：英語の意味
「Deep Learning」 ＝ 深層学習
💬 Deep（深い）Learning（学習）。ニューラルネットワークの層が深い（多い）から「深層」だよ