MENU
  1. ホーム
  2. テクノロジー
  3. 深層学習の不朽の力：生成AI時代の徹底解説！！

深層学習の不朽の力：生成AI時代の徹底解説！！

テクノロジー
AI ディープラーニング 機械学習 深層学習 生成AI
2025年3月31日
目次

はじめに：生成AI時代の深層学習の持続的な力

深層学習は、多層ニューラルネットワークを通じて複雑なデータから学習する能力を備えた人工知能技術として、近年目覚ましい進歩を遂げてきました1。画像認識、自然言語処理、音声認識といった分野でその強力な性能を発揮し、様々なアプリケーションの基盤技術となっています。深層学習の登場以前は、画像や音声などの複雑なデータから重要な特徴を抽出する作業は手動で行われており、そのプロセスは時間と専門知識を必要とするものでした1。深層学習は、この特徴抽出のプロセスを自動化することで、より複雑なデータの解析と理解を可能にし、AI技術の発展に大きく貢献してきました。

近年、テキスト、画像、音声などの新しいデータを生成する能力を持つ生成AIが急速に注目を集めています8。その驚異的な生成能力から、「深層学習は生成AIの登場によって廃れたのではないか？」という疑問が生じるのも自然な流れと言えるでしょう。しかし、この疑問に対する答えは否定的です。本稿では、深層学習と生成AIの基本的な概念、技術的な側面、両者の関係性を詳細に解説し、生成AI時代においても深層学習が依然として重要な役割を果たし、進化し続けていることを明らかにします。深層学習は、単なる予測や分類といったタスクを超え、新たな創造性を機械にもたらす生成AIの基盤となっているのです。

あわせて読みたい
AI基礎講座：AIの基礎を学びたいあなたに 【】 人工知能（AI）は、コンピュータが通常は人間の知能を必要とするタスクを実行できるようにする技術の集合体です 1。今日、AIは私たちの日常生活においてますます普…
あわせて読みたい
今更聞けない生成AI：使いこなすためにまず何から手をつければいいの？ 近年、生成AIという言葉を耳にする機会が急速に増えました。まるで魔法のように、テキスト、画像、音楽など、様々なコンテンツを創り出すその能力に驚きを感じる一方で…

深層学習とは？核心概念の解明

深層学習の定義と基本原理

深層学習とは、機械学習の一分野であり、人間の脳の神経回路網を模倣した多層の人工ニューラルネットワーク（深層ニューラルネットワーク）を用いて、データから階層的な特徴を自動的に学習する技術です1。従来の機械学習では、データの特徴量を人間が設計する必要がありましたが、深層学習では、ネットワーク自身がデータから最適な特徴量を抽出することができます1。この自動的な特徴抽出能力こそが、深層学習が複雑なデータに対して高い性能を発揮する理由の一つです。深層学習における「深さ」とは、ニューラルネットワークの層の数を指し、より多くの層を持つネットワークほど、より抽象的で複雑な特徴を捉えることが可能になります17。浅い層では色の濃淡やエッジのような基本的な特徴が学習され、深い層に進むにつれて、物体の形状や意味のようなより高次の特徴が学習されていきます。

深層学習の進化：歴史的変遷

深層学習の概念自体は、20世紀半ばの初期のニューラルネットワークの研究に遡ります18。1950年代には、単純なニューラルネットワークであるパーセプトロンが登場し、パターン認識の可能性を示しました19。しかし、XOR問題のような非線形な問題を解決できないことが判明し、研究は一時停滞期に入ります（第一次AIブームの終焉）20。その後、1980年代には、多層パーセプトロンを訓練するためのバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）が開発され、再び注目を集めますが、計算資源の制約などから実用化には至りませんでした（第二次AIブームの終焉）21。2000年代に入り、コンピュータの計算能力の飛躍的な向上、インターネットの普及による大量のデータ（ビッグデータ）の利用可能性の増大、そして深層学習の新しいアルゴリズム（例えば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN））の開発が相まって、深層学習は第三次AIブームを牽引する主要な技術として蘇りました18。2012年の画像認識コンテストImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC）で、深層学習モデルが圧倒的な性能を示したことが、その後の深層学習の爆発的な普及のきっかけとなりました18。

深層学習の主要な構成要素

深層学習を構成する主要な要素は、以下の通りです。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞（ニューロン）とそのネットワーク構造を模倣した数理モデルです4。ニューラルネットワークは、ノード（ニューロン）が層状に接続された構造を持ち、入力層、一つ以上の中間層（隠れ層）、そして出力層から構成されます4。入力層はデータを受け取り、隠れ層で複雑な計算と特徴抽出が行われ、出力層で最終的な予測や結果が出力されます4。各ノード間の接続には重みとバイアスが associated されており、これらの値は学習を通じて調整されます5。ニューラルネットワークのアーキテクチャは、脳のシナプスの結合強度を模倣しており、入力された情報の重要度に応じて重みが調整されることで、複雑なパターン認識が可能になります5。

層

ニューラルネットワークは、役割の異なる複数の層で構成されています。

  • 入力層 (Input Layer): 外部からのデータを受け取る最初の層です4。例えば、画像認識の場合、各ピクセルの値が入力層のノードに対応します。
  • 隠れ層 (Hidden Layer): 入力層と出力層の間に位置する層で、データに対して様々な計算を行い、特徴を抽出します4。深層学習では、複数の隠れ層を持つことが特徴です17。
  • 出力層 (Output Layer): ネットワークの最終的な出力を行う層です4。分類問題であれば、各クラスの確率が出力されたり、回帰問題であれば、予測値が出力されたりします。
  • その他、畳み込み層、プーリング層、再帰層など、特定のタスクに特化した様々な種類の層が存在します29。これらの特殊な層については、後ほど詳しく解説します。

活性化関数

活性化関数は、ニューラルネットワークの各ノード（ニューロン）で行われる計算の最後に適用される非線形な関数です5。活性化関数を導入することで、ネットワークは線形な関係だけでなく、より複雑な非線形な関係を学習できるようになります36。代表的な活性化関数には、以下のようなものがあります。

活性化関数数式出力範囲主な用途利点欠点
シグモイド関数σ(x) = 1 / (1 + e^-x)(0, 1)二値分類出力が確率として解釈しやすい勾配消失問題が起こりやすい
ReLU関数f(x) = max(0, x)。従来のAIが主にデータの分析や予測、分類といったタスクに用いられるのに対し、生成AIは創造的なアウトプットを生み出すという点で大きく異なります8。例えば、与えられたテキストプロンプトに基づいて、人間が書いたかのような自然な文章を生成したり、存在しない風景や人物の画像を生成したり、特定の音楽スタイルに基づいた新しい楽曲を生成したりすることができます。この「新しさ」と「創造性」が、生成AIの大きな特徴です。

生成AIの動作原理

生成AIは、大量の学習データからデータの背後にある確率分布やパターンを学習します8。学習後、モデルはランダムなノイズや特定の条件（プロンプト）を入力として受け取り、学習した確率分布に基づいて、その条件に合致する新しいデータを生成します10。このプロセスは、深層学習の技術、特に深層ニューラルネットワークの能力に大きく依存しています8。生成AIモデルは、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習といった様々な学習パラダイムを用いて訓練されます10。

代表的な生成AIモデル

生成AIの分野で代表的なモデルには、以下のようなものがあります。

Generative Adversarial Networks (GANs)

GANは、ジェネレーター（生成器）とディスクリミネーター（識別器）という2つのニューラルネットワークが互いに競い合いながら学習する深層学習モデルです6。ジェネレーターは、ランダムなノイズを入力として受け取り、学習データに似た新しいデータを生成しようとします。一方、ディスクリミネーターは、入力されたデータが本物の学習データか、ジェネレーターによって生成された偽物のデータかを識別しようとします。この競争的な学習プロセスを通じて、ジェネレーターは非常にリアルなデータを生成できるようになります55。GANは、画像生成、データ拡張、欠損データの補完など、様々な応用分野で活用されています55。

Variational Autoencoders (VAEs)

VAEは、入力データを潜在空間と呼ばれる低次元の連続的な確率分布にエンコードするエンコーダーと、その潜在空間から元のデータを再構成するデコーダーから構成される深層学習モデルです6。VAEの重要な特徴は、エンコーダーが入力データを単一のベクトルではなく、平均と分散で定義される確率分布として表現する点です54。これにより、潜在空間内で連続的な変化が可能になり、潜在空間からサンプリングすることで、元のデータに類似した新しいデータを生成することができます21。VAEは、画像の生成、異常検知、創薬など、幅広い分野で応用されています21。

Transformer

Transformerは、特に自然言語処理の分野で革命的な進歩をもたらした深層学習モデルです8。RNNのような従来のシーケンスモデルとは異なり、Transformerはセルフアテンション機構と呼ばれる仕組みを用いて、入力シーケンス全体を並列に処理することができます65。これにより、長距離の依存関係を効率的に捉えることが可能になり、テキスト生成、機械翻訳、質問応答など、様々な自然言語処理タスクにおいて非常に高い性能を発揮します65。近年では、自然言語処理の分野だけでなく、画像処理や音声処理など、他の分野への応用も広がっています65。

深層学習と生成AI：共生的な関係

深層学習は生成AIの一部

生成AIは、深層学習というより大きな分野の中に位置づけられます13。生成AIモデルの創造的な能力は、深層ニューラルネットワークとその学習技術によって実現されています8。深層学習の進歩が、GAN、VAE、Transformerといった強力な生成モデルの開発を可能にしたと言えるでしょう10。

技術的な繋がり：複雑なデータを生成する深層学習

深層学習フレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）は、複雑な生成モデルを構築し、訓練するための基盤を提供します10。深層学習が持つ、画像、テキスト、音声といった非構造化データから階層的な特徴を学習する能力6こそが、これらの複雑なデータに対する生成モデルを可能にしています。特に、教師なし学習や半教師あり学習といった深層学習の訓練手法は、ラベル付けされていない大量のデータからパターンを学習する生成モデルの訓練に不可欠です10。

深層学習技術による生成AIモデルの訓練

深層学習の基本的な学習アルゴリズムである誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）と様々な最適化アルゴリズムは、生成AIモデルに含まれる深層ニューラルネットワークの訓練にも用いられます10。これらのアルゴリズムによって、モデルは訓練データから学習し、徐々に生成能力を高めていきます。

生成AIが深層学習に与える影響：進化と新たなフロンティア

深層学習研究への影響

生成AIの成功は、深層学習の研究に新たな方向性と活力を与えています8。特に、Transformerモデルとその派生モデルの開発は、自然言語処理だけでなく、画像処理やその他の分野にも大きな影響を与えています。生成AIの進歩は、より強力で汎用性の高い深層学習モデルの開発を促進しています。

深層学習の応用分野への影響

生成AIは、既存の深層学習アプリケーションの機能を強化したり、新たな応用分野を開拓したりすることで、様々な領域に影響を与えています7。例えば、画像認識の分野では、GANを用いたデータ拡張によってモデルのロバスト性と精度が向上しています。自然言語処理の分野では、生成AI（特に大規模言語モデル）が、より自然で文脈に即した応答を可能にし、チャットボットや文章生成の性能を飛躍的に向上させています。

計算資源への影響

大規模な生成AIモデルの訓練には、膨大な計算資源（高性能GPU、大量のメモリなど）が必要です46。この計算需要の増大は、より効率的な訓練方法、モデル圧縮技術、そして専用ハードウェアの開発を促進する要因となっています。また、エネルギー消費の観点から、環境への影響も考慮されるようになってきています48。

深層学習ネットワーク構造の詳細

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

原理

CNNは、主に画像認識の分野で用いられる深層学習ネットワークです21。CNNは、畳み込み演算と呼ばれる処理を用いて、画像から空間的な特徴を抽出します。畳み込み演算では、フィルタ（カーネル）と呼ばれる小さな重み行列を画像上で滑らせながら、局所的な領域との内積を計算し、その結果を特徴マップとして出力します99。

特徴

CNNの主な特徴として、局所的な結合（受容野）、重みの共有（パラメータ共有）、プーリング（ダウンサンプリング）などが挙げられます21。局所的な結合により、ネットワークは画像の局所的な特徴に注目することができます。重みの共有により、同じフィルタが画像全体で適用されるため、位置不変性が得られ、学習パラメータの数を削減できます。プーリング層は、特徴マップの空間的なサイズを縮小し、計算量を削減するとともに、わずかな位置ずれに対するロバスト性を向上させます。

応用例

CNNは、画像分類（画像に何が写っているかを識別）、物体検出（画像中の特定の物体を囲み、その種類を特定）、画像セグメンテーション（画像中の各ピクセルがどの物体に属するかを分類）など、様々な画像認識タスクで広く利用されています1。近年では、動画解析、自然言語処理、音声処理などの分野でも応用されています24。

再帰型ニューラルネットワーク（RNN）

原理

RNNは、時系列データのような順序を持つデータを扱うために設計された深層学習ネットワークです3。RNNは、内部に再帰的な接続を持つことで、過去の情報を記憶し、現在の処理に利用することができます。ネットワークは、各タイムステップにおいて入力データを受け取り、内部状態（隠れ状態）を更新し、出力を生成します。この隠れ状態が、過去の情報を保持する役割を果たします。

特徴

RNNは、可変長の入力シーケンスを処理できる、時系列データにおける時間的な依存関係を捉えることができる、ネットワークの異なるタイムステップ間でパラメータを共有できるといった特徴を持ちます104。しかし、長いシーケンスを扱う場合に、勾配消失問題や勾配爆発問題が発生しやすいという課題があります104。

応用例

RNNは、自然言語処理（言語モデリング、機械翻訳、文章生成、感情分析など）1、音声認識1、時系列予測（株価予測、天気予報など）3など、幅広い分野で利用されています。

Long Short-Term Memory（LSTM）ネットワーク

原理

LSTMは、RNNの勾配消失問題を解決するために開発された、より高度な再帰型ネットワークです6。LSTMは、記憶セルと呼ばれる特殊なユニットと、入力ゲート、出力ゲート、忘却ゲートという3つのゲート機構を持つことで、長期的な依存関係を効果的に学習することができます109。

特徴

LSTMは、長期的な依存関係を学習できる、勾配消失問題を軽減できる、情報の流れをゲート機構によって制御できるといった特徴を持ちます103。

応用例

LSTMは、自然言語処理（機械翻訳、言語モデリング、テキスト要約など）1、音声認識1、時系列予測29など、幅広い分野で優れた性能を発揮しています。

Gated Recurrent Units（GRU）

原理

GRUは、LSTMをさらに簡略化した再帰型ネットワークです6。GRUは、更新ゲートとリセットゲートという2つのゲート機構を持ち、LSTMと同様に長期的な依存関係を学習することができますが、より少ないパラメータで実現されています104。

特徴

GRUは、LSTMよりも構造がシンプルで計算効率が高い、長期的な依存関係を捉えることができるといった特徴を持ちます104。

応用例

GRUは、自然言語処理（言語モデリング、機械翻訳、テキスト生成など）110、音声認識110、時系列予測110など、LSTMと同様の分野で利用されています。

Transformerネットワーク

原理

Transformerは、セルフアテンション機構を基盤とした新しいタイプのニューラルネットワークアーキテクチャです6。セルフアテンション機構により、モデルは入力シーケンス内の各要素が他の要素とどの程度関連しているかを学習し、文脈を理解することができます65。Transformerは、エンコーダーとデコーダーという2つの主要な部分から構成されます。

特徴

Transformerは、シーケンス全体を並列に処理できるため、RNNよりも高速に学習できる、長距離の依存関係を捉えるのが得意である、非常に大規模なモデルを訓練できるといった特徴を持ちます65。

応用例

Transformerは、自然言語処理（機械翻訳、テキスト生成、質問応答、テキスト要約など）1をはじめ、近年ではコンピュータビジョン、音声処理、その他の分野にも応用が広がっています65。

ネットワーク構造中核原理主な特徴一般的な応用例
CNN畳み込み演算による空間的特徴抽出局所結合、重み共有、プーリング画像認識、物体検出、画像セグメンテーション、動画解析
RNN内部状態によるシーケンスデータの処理可変長入力、時間的依存性の捕捉、パラメータ共有自然言語処理、音声認識、時系列予測
LSTMゲート機構による長期記憶の実現長期依存性の学習、勾配消失の軽減、情報フローの制御自然言語処理、音声認識、時系列予測
GRU簡略化されたゲート機構による効率的なシーケンス処理LSTMよりシンプル、計算効率が高い、長期依存性の捕捉自然言語処理、音声認識、時系列予測
Transformerセルフアテンションによるグローバルな依存関係の学習並列処理、長距離依存性の捕捉、大規模モデル自然言語処理、機械翻訳、テキスト生成、質問応答、コンピュータビジョン

学習の原動力：深層学習アルゴリズム

誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）

アルゴリズムの原理

誤差逆伝播法は、ニューラルネットワークの訓練において、ネットワークの出力層で計算された誤差を逆方向に伝播させ、各層の重みを誤差が小さくなるように効率的に調整するためのアルゴリズムです104。予測を行う順伝播と、誤差を伝播させて重みを調整する逆伝播の2つの主要なステップで構成されます124。多層のネットワークにおいて、各層の重みが最終的な出力誤差にどれだけ影響を与えているかを計算するために、微分の連鎖律が用いられます123。

重み調整のステップ

  1. 入力データを用いてネットワーク全体を順方向に計算し、出力を得ます。
  2. 出力層で、ネットワークの出力と正解データとの間の誤差（損失）を計算します。
  3. 計算された誤差を、出力層から入力層に向かって逆方向に伝播させながら、各層の重みに関する誤差の勾配を計算します。
  4. 計算された勾配に基づいて、勾配降下法などの最適化アルゴリズムを用いて、各層の重みを更新し、誤差を小さくする方向に調整します122。

最適化アルゴリズム

概要

最適化アルゴリズムは、ニューラルネットワークの学習において、損失関数を最小化し、ネットワークのパラメータ（重みとバイアス）を最適な値に更新する役割を果たします120。

一般的なアルゴリズムとその役割

最適化アルゴリズム基本原理主な利点潜在的な欠点一般的な用途
勾配降下法 (Gradient Descent)損失関数の勾配に基づいて、損失が減少する方向に重みを更新実装が容易で理解しやすい大規模データセットでは計算コストが高い、局所最適解に陥りやすい小規模なデータセット、単純な問題
確率的勾配降下法 (Stochastic Gradient Descent – SGD)各ステップでランダムに選択された単一のデータ点または少数のデータ点（ミニバッチ）の勾配を使用して重みを更新高速でスケーラブル、局所最適解から抜け出しやすい更新が不安定になりやすい、学習率の調整が必要大規模なデータセット、オンライン学習
Adam (Adaptive Moment Estimation)勾配の1次モーメント（平均）と2次モーメント（分散）の推定値に基づいて、各パラメータの学習率を適応的に調整高速な収束、学習率の調整が比較的容易、多くの問題で良好な性能ハイパーパラメータの調整が必要ほとんどの深層学習アプリケーション
モメンタム (Momentum)過去の勾配の情報を考慮することで、収束を加速させ、振動を抑制収束の加速、局所最適解からの脱出を助ける学習率とモメンタム係数の調整が必要勾配降下法やSGDの改善
AdaGrad (Adaptive Gradient Descent)過去の勾配の累積に基づいて、各パラメータの学習率を適応的に調整スパースなデータに適している、学習率の手動調整が不要学習が進むにつれて学習率が極端に小さくなることがあるスパースな特徴を持つデータ
RMSprop (Root Mean Square Propagation)勾配の二乗の移動平均を用いることで、AdaGradの学習率が極端に小さくなる問題を改善オンライン学習やRNNの訓練に適している学習率の調整が必要RNN、オンライン学習

応用事例：産業を変革する深層学習と生成AI

画像認識

深層学習の活用

CNNは、物体検出、画像分類、顔認識などの画像認識タスクにおいて広く利用されています1。自動運転、セキュリティシステム、医療診断、小売業における商品検索など、様々な分野で応用されています1。

生成AIによる機能強化

GANは、画像認識モデルの訓練データを拡張するために使用され、モデルのロバスト性と精度を向上させます48。また、データが不足している場合に、合成データを作成するために利用されることもあります44。

自然言語処理（NLP）

深層学習技術

RNN、LSTM、GRU、Transformerなどの深層学習モデルは、テキスト生成、機械翻訳、感情分析、質問応答といったNLPタスクに不可欠です1。

生成AIの応用

特にTransformerアーキテクチャを基盤とする大規模言語モデル（LLM）は、人間のような自然な文章を生成したり、チャットボットの応答をより文脈に即したものにしたり、文章の要約を作成したりするために使用されています7。

音声認識と音声合成

深層学習モデル

RNN、LSTM、GRU、Transformerなどの深層学習モデルは、音声をテキストに変換する音声認識タスクに用いられています1。

生成AIの活用

VAEやTransformerを基盤とする生成モデルは、テキストから自然な音声を作り出す音声合成に利用されています1。

その他の応用分野

医療診断、自動運転、推薦システム、不正検出、ゲーム、ロボット工学など、多岐にわたる分野で深層学習と生成AIが活用されています1。

未来の展望：トレンド、課題、協調の可能性

深層学習と生成AIの今後の展望と新たなトレンド

深層学習と生成AIの分野は、今後も急速な進化が予想されます16。モデルアーキテクチャの革新、より効率的な訓練手法の開発、そして新たな応用分野の開拓が進むでしょう。特に、複数の種類のデータを統合的に扱うマルチモーダルAI65、より少ないデータで学習できる効率的なモデル95、そしてモデルの判断根拠を人間が理解できるようにする説明可能なAI（Explainable AI – XAI）79などが重要なトレンドとなるでしょう。

深層学習と生成AIの課題と限界

深層学習と生成AIは大きな可能性を秘めている一方で、いくつかの課題と限界も抱えています。大量のデータと計算資源の必要性46、モデルのバイアス46、判断の根拠が不明瞭なブラックボックス問題96、そして倫理的な懸念（悪用、ディープフェイク、知的財産権など）[46, 135, 98, 93, S_S167, 10, 135, 136, 137, 138]などが挙げられます。

人間とAIの協調による新たな可能性

生成深層学習モデルを用いた創造的な分野における人間とAIの協調は、新たな可能性を秘めています[83, 84, 49, 79, 50, 70, 49, 51, 92, 52, 46, 53, 93, S_S167, 79, 83, 49, 94, 85, 87, 88, 89, 90, 7, 77, 46, 92, 52, 53, 93]。AIは、人間の創造性を増幅し、退屈な作業を自動化し、新たな芸術表現やデザインの可能性を開拓することができます。

結論：知能を持つ機械の時代における深層学習の不朽の重要性

生成AIの目覚ましい発展にもかかわらず、深層学習はその基盤技術として、依然として人工知能分野において不可欠な存在です13。深層学習と生成AIは、互いに補完し合い、刺激し合いながら進化を続け、知能を持つ機械の時代を牽引していくでしょう。

引用文献

  1. ディープラーニングとは？特徴や仕組み、活用事例をわかりやすく解説 – AIsmiley, 3月 25, 2025にアクセス、 https://aismiley.co.jp/ai_news/deep-learning/
  2. ディープラーニングの勉強手順・必要な知識は？おすすめの書籍も紹介, 3月 25, 2025にアクセス、 https://dl.sony.com/ja/deeplearning/about/study.html
  3. ディープラーニング入門｜仕組みやできることから導入の流れまで解説, 3月 25, 2025にアクセス、 https://business.ntt-east.co.jp/content/cloudsolution/column-306.html
  4. ディープラーニング入門のためにできること｜基礎知識・学習方法など徹底紹介, 3月 25, 2025にアクセス、 https://dl.sony.com/ja/deeplearning/about/introduction.html
  5. ディープラーニングとは？数式を用いずにその仕組みを解説！, 3月 25, 2025にアクセス、 https://techsword.co.jp/column/introduce-deep-learning
  6. ディープラーニングとは？仕組みから活用例までわかりやすく解説 – Harmonic Society株式会社, 3月 25, 2025にアクセス、 https://harmonic-society.co.jp/blog/what-is-deep-learning
  7. What is Deep Learning? Applications & Examples | Google Cloud, 3月 25, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/discover/what-is-deep-learning
  8. Explained: Generative AI | MIT News | Massachusetts Institute of …, 3月 25, 2025にアクセス、 https://news.mit.edu/2023/explained-generative-ai-1109
  9. Generative Artificial Intelligence | NNLM, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.nnlm.gov/guides/data-thesaurus/generative-artificial-intelligence
  10. What is Generative AI (GenAI)? – Oracle, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.oracle.com/artificial-intelligence/generative-ai/what-is-generative-ai/
  11. What is Generative AI? – Gen AI Explained – AWS, 3月 25, 2025にアクセス、 https://aws.amazon.com/what-is/generative-ai/
  12. Generative AI Explained: How It Works, Types, and Key Examples – Bloomreach, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.bloomreach.com/en/blog/what-is-generative-ai
  13. Discover the differences between AI, ML and Deep Learning | Sumo …, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.sumologic.com/blog/machine-learning-deep-learning/
  14. What’s the relationship of AI, ML, DL and Generative AI? | by Jerel …, 3月 25, 2025にアクセス、 https://medium.com/@jereljohnvelarde/whats-the-relationship-of-ai-ml-dl-and-generative-ai-1f4c8295432a
  15. Understanding Generative AI, Machine Learning, and Deep Learning – SWIRL, 3月 25, 2025にアクセス、 https://swirlaiconnect.com/blog/understanding-generative-ai-machine-learning-and-deep-learning
  16. Understanding the Future of Deep Learning – Turing, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.turing.com/kb/understanding-the-future-of-deep-learning
  17. ニューラルネットワークの基礎解説：仕組みや機械学習・ディープラーニングとの関係は, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.sbbit.jp/article/cont1/33345
  18. 【10分で分かる！】ディープラーニングの仕組み・歴史・将来について簡単に解説！ – YouTube, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.youtube.com/watch?v=i2jqy0gCfXk
  19. ディープラーニングの歴史について – AI実装検定, 3月 25, 2025にアクセス、 https://kentei.ai/blog/archives/164
  20. ディープラーニング についての簡単な説明・歴史・実用例 – カオピーズ, 3月 25, 2025にアクセス、 https://kaopiz.com/ja-news-what-is-deep-learning/
  21. ディープラーニング – Wikipedia, 3月 25, 2025にアクセス、 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0
  22. AIを現実のものとする「ディープラーニング」の歴史はどこから始まったのか？ – GIGAZINE, 3月 25, 2025にアクセス、 https://gigazine.net/news/20170803-history-of-deep-learning/
  23. ニューラルネットワークとは？ 仕組み、種類、学習方法を解説 – Ｓｋｙ株式会社, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.skygroup.jp/media/article/3471/
  24. ニューラルネットワークとは？仕組み・種類・活用例を解説 – 楽天グループ, 3月 25, 2025にアクセス、 https://corp.rakuten.co.jp/event/rakutentech/ai/neural-network.html
  25. ニューラルネットワークとは？仕組みや種類、学習手法や活用事例なども解説 | EAGLYS, 3月 25, 2025にアクセス、 https://eaglys.co.jp/resource/columns/neuralnetwork
  26. ニューラルネットワークとは何ですか? – AWS, 3月 25, 2025にアクセス、 https://aws.amazon.com/jp/what-is/neural-network/
  27. Neural network (machine learning) – Wikipedia, 3月 25, 2025にアクセス、 https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network_(machine_learning)
  28. Basic Understanding of Neural Network Structure | by Sarita, PhD – Medium, 3月 25, 2025にアクセス、 https://medium.com/@sarita_68521/basic-understanding-of-neural-network-structure-eecc8f149a23
  29. Layers in Artificial Neural Networks (ANN) – GeeksforGeeks, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.geeksforgeeks.org/layers-in-artificial-neural-networks-ann/
  30. What is a Neural Network? | IBM, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.ibm.com/think/topics/neural-networks
  31. 【2025】ニューラルネットワークで使われる活性化関数まとめ！コードを詳しく解説 – AI研究所, 3月 25, 2025にアクセス、 https://ai-kenkyujo.com/artificial-intelligence/algorithm/neuralnetwork-activationfunction/
  32. 【活性化関数】02 活性化関数の種類5つ – Zenn, 3月 25, 2025にアクセス、 https://zenn.dev/nekoallergy/articles/ml-basic-act-02
  33. 【開発者必見】活性化関数の最新包括的レビュー！ – AI-SCHOLAR, 3月 25, 2025にアクセス、 https://ai-scholar.tech/articles/survey/activation-functions-review
  34. 活性化関数とは？ 10分でわかりやすく解説 – ネットアテスト, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.netattest.com/activation-function-2024_mkt_tst
  35. 活性化関数一覧 – Qiita, 3月 25, 2025にアクセス、 https://qiita.com/nanoneko/items/6ecd54036826691a2393
  36. ReLU Activation Function Explained – Built In, 3月 25, 2025にアクセス、 https://builtin.com/machine-learning/relu-activation-function
  37. A Beginner’s Guide to the Rectified Linear Unit (ReLU) – DataCamp, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.datacamp.com/blog/rectified-linear-unit-relu
  38. Neural networks: Activation functions | Machine Learning – Google for Developers, 3月 25, 2025にアクセス、 https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/neural-networks/activation-functions
  39. Introduction to Activation Functions in Neural Networks | DataCamp, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.datacamp.com/tutorial/introduction-to-activation-functions-in-neural-networks
  40. Activation functions in Neural Networks – GeeksforGeeks, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.geeksforgeeks.org/activation-functions-neural-networks/
  41. Activation Functions in Neural Network: Steps and Implementation – Medium, 3月 25, 2025にアクセス、 https://medium.com/codex/activation-functions-in-neural-network-steps-and-implementation-df2e4c858c21
  42. Difference between AI, ML, LLM, and Generative AI – Toloka, 3月 25, 2025にアクセス、 https://toloka.ai/blog/difference-between-ai-ml-llm-and-generative-ai/
  43. medium.com, 3月 25, 2025にアクセス、 https://medium.com/@tauseefahmad12/introduction-to-generative-ai-a7cee92bf4dc#:~:text=Generative%20AI%20is%20a%20subset,unsupervised%20and%20semi%2Dsupervised%20learning.
  44. What is generative AI? – IBM Research, 3月 25, 2025にアクセス、 https://research.ibm.com/blog/what-is-generative-AI
  45. Introduction to Generative AI | by Tauseef Ahmad – Medium, 3月 25, 2025にアクセス、 https://medium.com/@tauseefahmad12/introduction-to-generative-ai-a7cee92bf4dc
  46. Deep Learning vs Generative AI: Understanding the Key Differences – eWEEK, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.eweek.com/artificial-intelligence/generative-ai-vs-deep-learning/
  47. Unravelling the Contrasts Between Machine Learning, Deep …, 3月 25, 2025にアクセス、 https://convergetp.com/2023/06/15/unravelling-the-contrasts-between-machine-learning-deep-learning-and-generative-ai/
  48. Generative AI and Machine Learning: Understanding the Key Differences and Applications, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.stxnext.com/blog/generative-ai-and-machine-learning-key-differences-and-applications
  49. What is Generative AI? | IBM, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.ibm.com/think/topics/generative-ai
  50. Evolution of Generative AI: A Journey for Data Professionals | by …, 3月 25, 2025にアクセス、 https://rathi-ankit.medium.com/evolution-of-generative-ai-a-journey-for-data-professionals-d6c9f016ea4f
  51. What is Generative AI and Deep Learning in AI – Treinetic, 3月 25, 2025にアクセス、 https://treinetic.com/generative-ai-and-deep-learning/
  52. How organizations can leverage generative AI for efficiency and …, 3月 25, 2025にアクセス、 https://lpsonline.sas.upenn.edu/features/how-organizations-can-leverage-generative-ai-efficiency-and-help-employees-thrive
  53. The Transformative Potential of Generative AI Business Applications, 3月 25, 2025にアクセス、 https://graphite-note.com/the-transformative-potential-of-generative-ai-business-applications/
  54. Variational autoencoder – Wikipedia, 3月 25, 2025にアクセス、 https://en.wikipedia.org/wiki/Variational_autoencoder
  55. What is a GAN? – Generative Adversarial Networks Explained – AWS, 3月 25, 2025にアクセス、 https://aws.amazon.com/what-is/gan/
  56. Generative adversarial network – Wikipedia, 3月 25, 2025にアクセス、 https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_network
  57. Generative Adversarial Networks – Medium, 3月 25, 2025にアクセス、 https://medium.com/@marcodelpra/generative-adversarial-networks-dba10e1b4424
  58. Generative Adversarial Network (GAN) – GeeksforGeeks, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.geeksforgeeks.org/generative-adversarial-network-gan/
  59. What Type of Deep Learning Algorithms are Used by Generative AI, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.ai-scaleup.com/articles/ai-case-studies/type-of-deep-learning-algorithms-are-used-by-generative-ai/
  60. The History of AI: From Rules-based Algorithms to Generative …, 3月 25, 2025にアクセス、 https://lanternstudios.com/insights/blog/the-history-of-ai-from-rules-based-algorithms-to-generative-models/
  61. What is a Variational Autoencoder? | IBM, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.ibm.com/think/topics/variational-autoencoder
  62. Variational autoencoders. – Jeremy Jordan, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.jeremyjordan.me/variational-autoencoders/
  63. Variational autoencoders – Matthew N. Bernstein, 3月 25, 2025にアクセス、 https://mbernste.github.io/posts/vae/
  64. Tutorial – What is a variational autoencoder? – Jaan Lı 李, 3月 25, 2025にアクセス、 https://jaan.io/what-is-variational-autoencoder-vae-tutorial/
  65. What are Transformers in Artificial Intelligence? – AWS, 3月 25, 2025にアクセス、 https://aws.amazon.com/what-is/transformers-in-artificial-intelligence/
  66. What is a Transformer Model? | IBM, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.ibm.com/think/topics/transformer-model
  67. How Transformers Work: A Detailed Exploration of Transformer Architecture – DataCamp, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.datacamp.com/tutorial/how-transformers-work
  68. What Is a Transformer Model? | NVIDIA Blogs, 3月 25, 2025にアクセス、 https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-a-transformer-model/
  69. The Ultimate Guide to Transformer Deep Learning – Turing, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.turing.com/kb/brief-introduction-to-transformers-and-their-power
  70. Deep Learning Evolution: Massive Shift from Simple Neural Networks to Foundational Models – Marvilano, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.marvilano.com/post/deep-learning-evolution-massive-shift-from-simple-neural-networks-to-foundational-models
  71. 【入門】深層学習の革命児！Transformer を今こそ理解しよう | キカガクブログ, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.kikagaku.co.jp/kikagaku-blog/deep-learning-transformer/
  72. Python(PyTorch)で自作して理解するTransformer – Zenn, 3月 25, 2025にアクセス、 https://zenn.dev/yukiyada/articles/59f3b820c52571
  73. Transformers in Action: Real-World Applications of Transformer …, 3月 25, 2025にアクセス、 https://medium.com/@hassaanidrees7/transformers-in-action-real-world-applications-of-transformer-models-1092b4df8927
  74. Transformer Explainer: LLM Transformer Model Visually Explained, 3月 25, 2025にアクセス、 https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
  75. Transformers in Machine Learning – GeeksforGeeks, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.geeksforgeeks.org/getting-started-with-transformers/
  76. The generative AI technology stack – Teradata.de, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.teradata.de/insights/ai-and-machine-learning/the-generative-ai-technology-stack
  77. What Is Deep Learning? | IBM, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.ibm.com/think/topics/deep-learning
  78. What is Deep Learning? Models, Applications, and Examples – Caltech, 3月 25, 2025にアクセス、 https://pg-p.ctme.caltech.edu/blog/ai-ml/what-is-deep-learning
  79. Exploring the Impact of Generative AI on Education, Research and …, 3月 25, 2025にアクセス、 https://today.ucsd.edu/story/exploring-the-impact-of-generative-ai-on-education-research-and-more
  80. Exploring the Impact of Generative AI on the Research Industry, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.m3global.com/blog-impact-generative-ai.html
  81. Demystifying Deep Learning: The Future of AI | by Hassaan Idrees …, 3月 25, 2025にアクセス、 https://medium.com/@hassaanidrees7/demystifying-deep-learning-the-future-of-ai-a9a1b9476a98
  82. The Future of Generative AI – Toloka, 3月 25, 2025にアクセス、 https://toloka.ai/blog/the-future-of-generative-ai/
  83. Economic potential of generative AI | McKinsey, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
  84. The impact of generative AI as a general-purpose technology | MIT Sloan, 3月 25, 2025にアクセス、 https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/impact-generative-ai-a-general-purpose-technology
  85. Vision AI: Image and visual AI tools | Google Cloud, 3月 25, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/vision
  86. Top Deep Learning Uses in Image Recognition | Mokkup.ai, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.mokkup.ai/blogs/top-deep-learning-uses-in-image-recognition/
  87. NLP vs. Generative AI: Understanding the Key Differences and …, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.sapien.io/blog/natural-language-processing-vs-generative-ai-expert-insights
  88. Generative AI in Natural Language Processing – Packt, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.packtpub.com/en-us/learning/how-to-tutorials/generative-ai-in-natural-language-processing
  89. What Is NLP (Natural Language Processing)? | IBM, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.ibm.com/think/topics/natural-language-processing
  90. GenAI vs. LLMs vs. NLP: A Complete Guide – Scribble Data, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.scribbledata.io/blog/genai-vs-llms-vs-nlp-a-complete-guide/
  91. How does deep learning improve speech recognition? – Milvus, 3月 25, 2025にアクセス、 https://milvus.io/ai-quick-reference/how-does-deep-learning-improve-speech-recognition
  92. Human-AI Collaboration: Enhancing Creativity with Generative AI, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.xcubelabs.com/blog/human-ai-collaboration-enhancing-creativity-with-generative-ai/
  93. Exploring the Creative Potential of Human-Machine Collaboration in …, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.tooli.qa/insights/exploring-the-creative-potential-of-human-machine-collaboration-in-generative-ai
  94. Convolutional Neural Networks (CNNs): A 2025 Deep Dive – viso.ai, 3月 25, 2025にアクセス、 https://viso.ai/deep-learning/convolutional-neural-networks/
  95. Explained: Generative AI’s environmental impact | MIT News …, 3月 25, 2025にアクセス、 https://news.mit.edu/2025/explained-generative-ai-environmental-impact-0117
  96. The Benefits and Challenges of Deep Learning – GrowExx, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.growexx.com/blog/the-benefits-and-challenges-of-deep-learning/
  97. Machine Learning Vs Deep Learning Vs Generative AI | Notable …, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.notablecap.com/blog/machine-learning-vs-deep-learning-vs-generative-ai
  98. When to Use GenAI Versus Predictive AI, 3月 25, 2025にアクセス、 https://sloanreview.mit.edu/article/when-to-use-genai-versus-predictive-ai/
  99. Convolutional neural network – Wikipedia, 3月 25, 2025にアクセス、 https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network
  100. An Introduction to Convolutional Neural Networks (CNNs) – DataCamp, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.datacamp.com/tutorial/introduction-to-convolutional-neural-networks-cnns
  101. 深層学習とは何か？CNNやRNN、GANやTransformerなどの種類と活用事例を紹介, 3月 25, 2025にアクセス、 https://data-science.media/ai-information/deep-learning-application-example/
  102. Practical Applications and Insights into Convolutional Neural Networks – Number Analytics, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.numberanalytics.com/blog/practical-cnn-applications-insights
  103. RNNとは？ LSTMやGRUとの違い、特徴、活用事例をわかりやすく解説 – SHIFT サービスサイト, 3月 25, 2025にアクセス、 https://service.shiftinc.jp/column/11655/
  104. What is a Recurrent Neural Network (RNN)? | IBM, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.ibm.com/think/topics/recurrent-neural-networks
  105. Recurrent neural network – Wikipedia, 3月 25, 2025にアクセス、 https://en.wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network
  106. Recurrent Neural Networks | RNN Complete Overview 2023 – K21Academy, 3月 25, 2025にアクセス、 https://k21academy.com/datascience-blog/machine-learning/recurrent-neural-networks/
  107. What Are Recurrent Neural Networks (RNNs)? | Built In, 3月 25, 2025にアクセス、 https://builtin.com/data-science/recurrent-neural-networks-and-lstm
  108. Understanding RNNs: Benefits and Key Components – Lyzr AI, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.lyzr.ai/glossaries/rnn/
  109. What is LSTM – Long Short Term Memory? – GeeksforGeeks, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.geeksforgeeks.org/deep-learning-introduction-to-long-short-term-memory/
  110. Applications of GRUs in AI: From NLP to Time Series, 3月 25, 2025にアクセス、 https://telnyx.com/learn-ai/gated-recurrent-unit
  111. What is a gated recurrent unit (GRU)? – Design Gurus, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.designgurus.io/answers/detail/what-is-a-gated-recurrent-unit-gru
  112. Gated Recurrent Unit Explained & How They Compare LSTM, RNN & CNN – Spot Intelligence, 3月 25, 2025にアクセス、 https://spotintelligence.com/2023/01/30/gated-recurrent-unit-gru/
  113. Introduction to Gated Recurrent Unit (GRU) – Analytics Vidhya, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/03/introduction-to-gated-recurrent-unit-gru/
  114. What Is Long Short-Term Memory (LSTM)? – MATLAB & Simulink, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.mathworks.com/discovery/lstm.html
  115. Long short-term memory – Wikipedia, 3月 25, 2025にアクセス、 https://en.wikipedia.org/wiki/Long_short-term_memory
  116. 5 Types of LSTM Recurrent Neural Networks – Exxact Corporation, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.exxactcorp.com/blog/Deep-Learning/5-types-of-lstm-recurrent-neural-networks-and-what-to-do-with-them
  117. Understanding of LSTM Networks – GeeksforGeeks, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.geeksforgeeks.org/understanding-of-lstm-networks/
  118. Understanding Gated Recurrent Unit (GRU) In Machine Learning – TechDogs, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.techdogs.com/td-articles/trending-stories/understanding-gated-recurrent-unit-gru-in-machine-learning
  119. バックプロパゲーション – Wikipedia, 3月 25, 2025にアクセス、 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%90%E3%83%83%E3%82%AF%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%91%E3%82%B2%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3
  120. 【第9回】ディープラーニングの基礎とCNNの仕組み（中編) – News …, 3月 25, 2025にアクセス、 https://shion.blog/the-9th-machine-learning-workshop_2/
  121. ニューラルネットワークの理論（逆伝播） – KIKAGAKU, 3月 25, 2025にアクセス、 https://free.kikagaku.ai/tutorial/basic_of_deep_learning/learn/neural_network_basic_backward
  122. ディープラーニングと機械学習の違いについて – AI実装検定, 3月 25, 2025にアクセス、 https://kentei.ai/blog/archives/145
  123. Backpropagation – Wikipedia, 3月 25, 2025にアクセス、 https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation
  124. What is Backpropagation? | IBM, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.ibm.com/think/topics/backpropagation
  125. How Does Backpropagation in a Neural Network Work? | Built In, 3月 25, 2025にアクセス、 https://builtin.com/machine-learning/backpropagation-neural-network
  126. Understanding Backpropagation Algorithm | by Simeon Kostadinov | TDS Archive – Medium, 3月 25, 2025にアクセス、 https://medium.com/towards-data-science/understanding-backpropagation-algorithm-7bb3aa2f95fd
  127. Backpropagation in Neural Network – GeeksforGeeks, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.geeksforgeeks.org/backpropagation-in-neural-network/
  128. 12. Optimization Algorithms – Dive into Deep Learning, 3月 25, 2025にアクセス、 http://www.d2l.ai/chapter_optimization/
  129. 機械学習の要「誤差逆伝播学習法」を解説・実装してみる！ – 株式 …, 3月 25, 2025にアクセス、 https://rightcode.co.jp/blogs/3680
  130. Deep Learning Optimization Algorithms – Neptune.ai, 3月 25, 2025にアクセス、 https://neptune.ai/blog/deep-learning-optimization-algorithms
  131. Optimization algorithms in deep learning – Kaggle, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.kaggle.com/questions-and-answers/390817
  132. Optimizers in Deep Learning: A Detailed Guide – Analytics Vidhya, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/10/a-comprehensive-guide-on-deep-learning-optimizers/
  133. Journey LLM 7: Optimization Algorithms wrt Deep Learning | by Akshay Jain | Medium, 3月 25, 2025にアクセス、 https://medium.com/@akshayush007/journey-llm-7-optimization-algorithms-wrt-deep-learning-04a8cec8fc25
  134. The Future of Artificial Intelligence | IBM, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.ibm.com/think/insights/artificial-intelligence-future
  135. 10 Major Challenges of Generative AI & How to Overcome Them, 3月 25, 2025にアクセス、 https://www.theiotacademy.co/blog/challenges-of-generative-ai/
  136. 1月 1, 1970にアクセス、 https://www.marktechpost.com/2023/01/29/examining-the-ethical-implications-of-generative-ai/
  137. 1月 1, 1970にアクセス、 https://hai.stanford.edu/news/four-ethical-questions-generative-ai
  138. 1月 1, 1970にアクセス、 https://www.brookings.edu/articles/the-ethics-of-generative-ai/
テクノロジー
AI ディープラーニング 機械学習 深層学習 生成AI
よかったらシェアしてね！
  • URLをコピーしました！
  • URLをコピーしました！

関連記事

目次