デジタルマーケ・AI研修における「【G検定対応講座(4)】ディープラーニングの概要」のコース概要
コースの概要
ディープラーニングのしくみを、やさしく理解する
このコースでは、ディープラーニングの全体像をつかみながら、実際に手を動かして理解を深めていきます。
人の脳をヒントに作られた「ニューラルネットワーク」のしくみや、層が増えると何ができるようになるのか。そんな基本の部分から、モデルをうまく育てるために必要な工夫（活性化関数や誤差関数の選び方、学習を安定させる方法）まで、丁寧に見ていきます。
たとえば、ReLUやシグモイドといった活性化関数がどうして大事なのか、誤差をどのように測るか、モデルが間違った方向に進まないようにどう調整するか——。これらはすべて、より賢いAIをつくるための大切なポイントです。
また、学習の心臓ともいえる「誤差逆伝播法」や、モデルが学びすぎてしまうのを防ぐ「正則化」など、理論だけでなく実践的なコツも学びます。
後半では、学習の進め方をコントロールする「最適化」のテクニックも紹介。効率よく学ばせるための方法や、ハイパーパラメータの調整など、実際のチューニングにも役立つ内容です。
初めての方でも安心して取り組めるように、専門用語はできるだけやさしく、でも本質はきちんと押さえてお伝えしていきます。ディープラーニングを支える技術のつながりが自然と見えてくる、そんな学びの時間を一緒に楽しみましょう。
コース詳細
<01>ニューラルネットワークとディープラーニング
この授業では演習問題を通してニューラルネットワークとディープラーニングを学びます。
ニューラルネットワークは、人間の脳を模した機械学習の手法であり単純パーセプトロンや多層パーセプトロンなどの構造によって分類や予測を行います。また、ディープラーニングでは隠れ層を多数持つネットワークを活用し、非線形な問題にも対応可能です。本講座ではこれらの基本概念に加え、CPU・GPU・TPUの違いについて学びます。
<02>活性化関数(1)
この授業では演習問題を通して活性化関数を学びます。
活性化関数は、ニューラルネットワークにおいて入力を非線形に変換し、モデルの学習能力を向上させる重要な役割を持ちます。本講座では、ReLU関数による勾配消失問題の軽減、シグモイド関数の課題、活性化関数の選択による学習性能の違いについて学び、最適な関数の活用方法を理解します。
<03>活性化関数(2)
この授業では演習問題を通して活性化関数を学びます。
活性化関数は、ニューラルネットワークの学習において入力を非線形に変換し、複雑なパターンを学習可能にする重要な役割を持ちます。本講座では、ReLU関数による勾配消失問題の軽減、tanh関数の特徴、ソフトマックス関数の用途など、代表的な活性化関数の種類や使い分けについて学びます。
<04>誤差関数
この授業では演習問題を通して誤差関数を学びます。
誤差関数は、モデルの予測と正解データとの差を数値化し、学習を最適化するための指標です。本講座では、平均二乗誤差（MSE）や交差エントロピー、Contrastive Lossなどの代表的な誤差関数の種類と特徴を学び、それぞれの用途や適用範囲について理解を深めます。
<05>正則化
この授業では演習問題を通して正則化を学びます。
正則化は、モデルの過学習を防ぎ、汎化性能を向上させるための重要な手法です。本講座では、L1正則化（特徴選択）やL2正則化（滑らかさの維持）、ドロップアウトの仕組みなどを学び、それぞれの特徴と適用場面について理解を深めます。
<06>誤差逆伝播法
この授業では演習問題を通して誤差逆伝播法を学びます。
誤差逆伝播法は、ニューラルネットワークの学習において、誤差を出力層から入力層へと伝播させ、パラメータを最適化するための重要なアルゴリズムです。本講座では、勾配消失問題や勾配爆発問題の課題と対策、信用割当問題の影響を学び、効果的な学習方法について理解を深めます
<07>最適化手法(1)
この授業では演習問題を通して最適化手法を学びます。
最適化手法は、機械学習モデルの学習を効率的に進めるために重要な役割を果たします。本講座では、勾配降下法（GD）、確率的勾配降下法（SGD）、ミニバッチ勾配降下法の違いや、それぞれの利点と課題を学び、適切な手法を選択するための知識を深めます。
<08>最適化手法(2)
この授業では演習問題を通してハイパーパラメータとその探索手法を学びます。
ハイパーパラメータは、モデルの学習効率や性能を左右する重要な設定値です。本講座では、学習率の影響やグリッドサーチとランダムサーチの違いを学び、適切なハイパーパラメータの選択方法を理解します。
