パスポーンディープラーニングとは
ニューラルネットワーク（脳をまねた仕組み）の層を深く重ねる手法。
生成AIパスポート公式シラバス（2026年2月試験より適用）第1章「AI（人工知能）」の収載語です。
まず1問、解いてみる
答えを開く前に、自分の言葉で説明してみてください。
ニューラルネットワークの「層」を深く重ねて学習を行う手法を何という？
- Aディープラーニング（深層学習）
- Bノーフリーランチ定理（あらゆる問題に万能な手法は存在しないという考え方）
- C半教師あり学習（少量の正解つきデータと大量の正解なしデータを併用する方法）
- D次元削減（データの特徴の数を減らして扱いやすくする処理）
答えと解説を開く
正解A 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)は、ニューラルネットワークの「層」を何層も深く重ねることで、より複雑なパターンを学習できるようにした技術です。「深い(ディープ)」＝層が何層にも重なっている、という意味です。データのどこに注目すべきかという手がかり(特徴量)を、人間が教えなくても自分で見つけられるようになったことが、大きな進歩でした。
同じ選択肢に並んだ語（区別して覚える）
当サイトの問題で、ディープラーニングと同じ選択肢の欄に並んだ語です。
- 半教師あり学習＝少量の正解つきデータと、大量の正解なしデータを併せて使う方法。
- ノーフリーランチ定理＝あらゆる問題に万能な手法は存在しないという考え方。
- 強化学習＝行動の結果に報酬を与え、AIが試行錯誤しながら良い行動を学ぶ方法。
- 教師あり学習＝正解ラベル付きのデータで、入力と正解の関係を学ぶ方法。
- 次元削減
ありがちな誤解と訂正
当サイトの問題「画像の認識や処理を特に得意とする、ディープラーニングの仕組みはどれですか。」の誤答の選択肢から。
×RNN（回帰型ニューラルネットワーク）
○一つ前の処理の結果を次へ引き継ぎ、前後のつながりがある順番付きのデータを扱う仕組み。
この問題の正解＝「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」
同じ問題に登場した語
当サイトでの登場（実測）
当サイトの問題バンク321問のうち、ディープラーニングは5問に登場します。 内訳＝意味を直接問う問題1問・問題文に登場3問・ひっかけ役（誤答の選択肢）1問。このほか、解説・誤答の注だけでの言及が5問あります（これは「問われた」に数えていません）。
登場した単元＝第1章 AI（人工知能）・第2章 生成AI（ジェネレーティブAI）
※この数字は当サイトの問題バンク内の集計です。本試験の出題頻度ではありません。
演習に進む
- 第1章 AI（人工知能） 一問一答この語が出る問題：#q1008・#q1023・#q1042・#q1033
- 第2章 生成AI（ジェネレーティブAI） 一問一答この語が出る問題：#q2033
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最終更新：（運営：Meritorious）
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