「耳で学ぶG検定」

第32話「ディープラーニングの概要③」

〜ディープラーニングの登場：隠れ層がもっと深くなったら何が起こる？〜

なぜ長い間「実用的でない」と言われていたディープラーニングが突然大成功したのか？

過学習問題から勾配消失問題まで、AI冬の時代を経て2012年のAlexNet革命へ──その裏には伝言ゲームのような技術課題と、ReLU・ドロップアウト・バッチ正規化という画期的解決策がありました。技術・計算・データの3要素が揃った瞬間に起きた奇跡を、身近な例で分かりやすく解説します。

🔑【今回のキーワード】

・ディープラーニング

・AI冬の時代

・勾配消失問題

・ReLU活性化関数

・ドロップアウト

・バッチ正規化

・AlexNet

・ブラックボックス問題

・説明可能AI

・実用例（音声アシスタント・自動運転）

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「耳で学ぶG検定」

第31話「ディープラーニングの概要②」

〜写真アプリの魔法：単純から多層へのAI進化〜

なぜスマホは複雑な顔認識ができるのか？その秘密は「多層パーセプトロン」にあり！

単純パーセプトロンの限界を突破した革命的技術を、円の内外判定や階層的特徴学習で分かりやすく解説。隠れ層の魔法、非線形分類問題の解決、過学習の落とし穴まで──AI初心者でも「なるほど！」と納得の連続です。ハイパーパラメータと活性化関数の役割も丁寧に説明します。

🔑【今回のキーワード】

・多層パーセプトロン（MLP）

・隠れ層

・非線形分類問題

・階層的特徴学習

・過学習

・ハイパーパラメータ調整

・活性化関数（ReLU・tanh）

・誤差逆伝播法

・実用例（スマホ顔認識・写真アプリ）

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「耳で学ぶG検定」

第30話「ディープラーニングの概要①」

〜スマホが賢くなる秘密：人間の脳を真似した小さな判定マシン〜

AIの基本中の基本「単純パーセプトロン」をとことん分かりやすく解説！

朝の「傘を持って行くか」判断から、人間の脳のニューロンまで──身近な例でAIの判断メカニズムが手に取るように分かります。重みをかけた情報の総合判断、活性化関数による確率表現、そして直線分離の限界まで。スマホがなぜ賢いのか、その第一歩がここにあります。

🔑【今回のキーワード】

・単純パーセプトロン

・ニューロン（神経細胞）

・重み（パラメータ）

・活性化関数

・シグモイド関数

・閾値（いきち）

・線形分離可能

・実用例（傘の判断・スマホの基礎技術）

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