デジタルマーケ・AI研修における「【G検定対応講座(5)】ディープラーニングの要素技術」のコース概要

コースの概要

ディープラーニングの“中身”を知り、応用力を深める

このコースでは、画像や音声、文章といったデータを扱ううえで欠かせない、ディープラーニングのさまざまな応用モデルを学びます。どのような構造が、どんな役割を果たしているのかを知ることで、AIがなぜうまく動くのかが見えてきます。

まず取り上げるのは、画像処理でよく使われる仕組みです。特徴を切り出すしくみや、データを要約する工夫、そして最終的な判断へつなげる流れまで、一連の構造を順を追って理解していきます。小さな違いが、学習の安定性や精度に大きく影響することもわかるでしょう。

そのうえで、より深いネットワークでも学習が進むように工夫された接続方法や、データのばらつきを整える仕組みも紹介します。いずれも、モデルをうまく育てるための大事な工夫です。

次に、時系列や自然言語といった“順番のあるデータ”を扱うモデルへと進みます。情報を前後に渡す仕組みや、長い文章を読み解くための注目の技術など、現代のAIに欠かせない考え方を学びます。

さらに、データを圧縮して本質を抜き出すモデルや、それを使って新しいデータを生み出す方法も扱います。ここでは、AIが“学ぶ”だけでなく、“表現する”力も持つことが実感できるでしょう。

さまざまな構造を見比べながら、その違いと活かし方を理解していくことで、単なる知識ではなく応用する力が育っていきます。ディープラーニングの「仕組み」を知ることは、「使いこなす力」への第一歩です。

コース詳細

<01>畳み込み層

この授業では演習問題を通して畳み込み層を学びます。
畳み込み層は、ディープラーニングにおいて画像認識や特徴抽出を行う重要な構成要素です。本講座では、畳み込み操作の仕組み、ストライドとパディングの役割について学び、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）がどのように情報を処理するのかを理解します。

<02>全結合層

この授業では演習問題を通して全結合層を学びます。
全結合層は、ニューラルネットワークの出力において重要な役割を果たし、モデルの学習結果を統合し、最終的な予測を行う層です。本講座では、密結合の仕組みや線形変換の役割について学び、全結合層がどのように情報を処理するのかを理解します。

<03>正規化層

この授業では演習問題を通して正規化層を学びます。
正規化層は、ディープラーニングの学習を安定させ、過学習を防ぐために重要な技術です。本講座では、バッチ正規化・レイヤー正規化・インスタンス正規化などの手法を学び、それぞれの特徴や適用場面について理解を深めます。

<04>プーリング層

この授業では演習問題を通してプーリング層を学びます。
プーリング層は、ディープラーニングにおいてデータの次元削減を行い、計算負荷を軽減するとともに、モデルの不変性を向上させる役割を持ちます。本講座では、最大値プーリングや平均値プーリングの違いやそれぞれの特性について学び、効果的なモデル構築のための知識を深めます。

<05>スキップ結合

この授業では演習問題を通してスキップ結合を学びます。
スキップ結合は、深層ニューラルネットワークの勾配消失問題を軽減し、学習の安定化を図るための技術です。本講座では、Residual Network（ResNet）の構造と利点を学び、深いネットワークでも効率的に学習できる仕組みについて理解を深めます。

<06>リカレントニューラルネットワーク(RNN)

この授業では演習問題を通してリカレントニューラルネットワーク（RNN）を学びます。
RNNは時系列データの学習に適したニューラルネットワークであり、過去の情報を考慮する特性を持ちます。本講座では、回帰結合層の役割、勾配消失問題とその対策、LSTMの改良点について学び、RNNの構造と応用を理解します。

<07>トランスフォーマー

この授業では演習問題を通してトランスフォーマーを学びます。
トランスフォーマーは、Self-Attentionを活用して長い文章の文脈を適切に捉えることができるニューラルネットワークの一種です。本講座では、Multi-HeadAttentionの仕組みやクエリ・キー・バリューの役割など、トランスフォーマーの基本構造について理解を深めます。

<08>オートエンコーダ

この授業では演習問題を通してオートエンコーダを学びます。
オートエンコーダは、データを圧縮し、復元することを目的としたニューラルネットワークであり、特徴抽出や異常検知、データ生成にも応用されます。本講座では、積層オートエンコーダや変分オートエンコーダの違いを学び、それぞれの用途と特徴について理解を深めます。