ディープラーニング（深層学習）

ディープラーニング（深層学習）とは？

ディープラーニングは、AI（人工知能）の機械学習の一種。人間の脳の神経細胞（ニューロン）の構造と働きを模した「ニューラルネットワーク」を多層に重ねて、複雑なパターン認識や予測を行う技術である。日本語では「深層学習」と呼ばれている。英語表記は、Deep Learning。「DL」と略されることが多い。

ディープラーニングは、与えられた学習データをもとにコンピュータが自ら「特徴量」をつくりだす。この特徴量とは、コンピュータがデータを理解するための要素と考えていいだろう。特徴量の設計は従来、人間が行っていたが、ディープラーニングの登場によって、コンピュータが自ら高次の特徴量を獲得できるようになった。

ディープラーニングが一躍脚光を浴びたのは2012年のこと。国際的な画像認識のコンペティションであるILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）で、ジェフリー・ヒントン教授（当時）率いるトロント大学の研究チームが開発した「SuperVision」が、東京大学、オックスフォード大学など名だたる研究機関を抑えて圧倒的な結果で優勝した。ここで使われたのがディープラーニングの技術だった。

この大会では、ある画像に写っているのが花なのか、船なのか、ネコなのかといった問題をコンピュータが自動で当てるタスクが課される。その正解率の高さを競い合うもので、「SuperVision」は、エラー率15.3%を記録し、2位の東京大学（26.1%）を大きく引き離して優勝した。

ディープラーニング（深層学習）で何ができる？

ディープラーニングは、AIの研究分野である自然言語処理、音声認識、画像認識、画像処理などで幅広く使われている。ChatGPTやStable Diffusionに代表される「生成AI」もディープラーニングを基盤技術としている。また、現在は創薬、新素材開発、バイオテクノロジー、スポーツ科学、金融取引、広告配信など、幅広い分野で応用されている。

ディープラーニングの技術は、その判断の高い精度が期待できることから、自動運転や医療分野の画像診断などでの活用にも注目が集まる。

ディープラーニング（深層学習）を学ぶ

ディープラーニング（深層学習）はどの学部・学科で学べるの？

ディープラーニングを専門的に学ぶ進学先は、AIを学べる学部・学科と同じと考えていいだろう。理工系大学の「情報」系学部・学科を選ぶのが一般的で、最近は「AI」や「データサイエンス」を冠した学部・学科も要チェックだ。

また、バイオ（生物学）系、医療系、経済学系、社会学系（地域創生など）の学部・学科でもAI・データサイエンスを応用する学びに挑戦できるケースが多いので、進学先を細かく調べる努力が必要だ。

ディープラーニング（深層学習）についてもっと知りたい方は

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ディープラーニング（深層学習）に関連する最先端の研究事例

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  松尾研究室

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  東京農工大学
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  【広島大学】ゲノム編集で鶏卵のアレルギー物質・オボムコイドの除去に成功！

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