1-1-1. 人工知能の定義「人工知能 」とは、推論 、認識 、判断など 、人間と同じ知的な処理能力を持つ機械 （情報処理システム ）である。、、、というのが大まかな定義。但し、定義は人により様々みた

第1〜3次AIブームそれぞれの技術、具体的な取り組み、問題を抑えておきましょう。これらの歴史的経緯があって、現在の第3次AIブームがあるのですから。

多層パーセプトロンの隠れ層を増やせば、より複雑な問題を解くことができる、、、というアイデアは、昔からあったそうです。ですが、ディープニューラルネットワークが現実的につかえるようになったのは最近のこと。

3-2-1. 活性化関数活性化関数にシグモイド関数を利用したとき問題となったのが、勾配消失問題でした。さて、いくつかの関数が提案されています。どれが良くてどれが悪いというのはありません。用語：tanh

3-3-1. CNN（畳み込みニューラルネットワーク）画像をそのまま2次元ので入力に用いられるモデルです。あのAlexNetもCNNですよ。ちなみに、ひっかけ問題で畳み込みでもCNNは使えるか？という

ディープラーニングが、どんどん発展しています！各分野のキーワードを押さえておきましょう！4-1-1. 画像認識分野一般画像認識へ至る研究動向を2つ紹介します。用語：R-CNN（Regional CNN

やはり、画像認識の応用事例が多いです。4-2-1. 製造業での応用事例事例：自動車ギヤの不良品検出そもそも不良品が発生する頻度が少ないので、不良品データを学習させるのは難しいです。良品データの特徴を抽

AIプロダクトを作る際に、倫理や法律の観点で注意すべきことを見ていきましょう。4-3-1. バイ・デザイン用語：プライバシー・バイ：デザイン（PbD）サービスやプロダクトを設計する段階から、法的もしく