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用語解説 / 第1章 AI（人工知能） / ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは

人工ニューロン（ノード）を多数つなげた仕組み。

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。

この問題を含む一問一答で続きを解く

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、ニューラルネットワークと同じ選択肢の欄に並んだ語です。

ありがちな誤解と訂正

当サイトの問題「人工ニューロン（ノード）を多数つなげた仕組みを何という？」の誤答の選択肢から。

×クラスタリング

○クラスタリング＝正解ラベルなしのデータを、似たもの同士のグループに自動で分ける方法。

この問題の正解＝「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、ニューラルネットワークは6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5問。このほか、解説・誤答の注だけでの言及が7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。

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用語の選定＝GUGA「生成AIパスポート試験シラバス」（2026年2月試験より適用）収載の詳細キーワードに準拠。 定義・解説・問題＝すべて当サイト（パスポーン）が執筆したオリジナルで、この頁の文はすべて当サイトの問題データからの逐語です。 当サイトはGUGA非公認の独立した学習サイトです。

最終更新：（運営：Meritorious）