ディープラーニングとは？でぃーぷらーにんぐ
ディープラーニングとは、多層に積み重ねたニューラルネットワークを用いる機械学習手法。人手で特徴量を設計しなくても、層を通じてデータから特徴表現そのものを自動獲得できる点が従来手法との大きな違い。
最終更新：2026-10-07
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画像認識では畳込みニューラルネットワーク（CNN）、時系列や言語ではRNNやトランスフォーマが使われる。生成AIの基盤モデルもこの系譜。
試験での引っ掛け
「特徴量を人間が設計する必要がない」ことが本質。学習に大量のデータと計算資源を要する点が課題として問われる。
関連用語
出た過去問
出典：平成31年度 春期 高度試験 午前Ⅰ 問2（IPA）
AIにおけるディープラーニングに関する記述として、最も適切なものはどれか。
正解：あるデータから結果を求める処理を、人間の脳神経回路のように多層の処理を重ねることによって、複雑な判断をできるようにする。
要点：ディープラーニングは多層ニューラルネットで特徴を自動学習する
ディープラーニングは、人間の脳神経回路を模したニューラルネットワークの中間層を多層に重ね、入力から出力までの特徴抽出を段階的に自動で学習する手法である。層を深くすることで、人手による特徴量設計に頼らずに複雑な判断ができる点が特徴である。画像認識や音声認識で従来手法を大きく上回る精度を実現した。
出典・参考
公式シラバスの1 基礎理論 ＞ 3. 情報に関する理論 ＞ (9) AI（Artificial Intelligence：人工知能）に関する技術に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。