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AlexNet・VGG・GoogLeNet・ResNet・MobileNet・EfficientNetの特徴と進化の流れをG検定向けに解説します。

畳み込み層・フィルタ・特徴マップ・パディング・ストライド・プーリング層の役割をG検定向けにやさしく解説します。

ディープラーニングが2010年代に実用化した理由を、歴史・GPU・データ量の観点からG検定向けに解説します。

ドロップアウト・バッチ正規化・重み減衰・早期終了など、ディープラーニング特有の過学習対策をG検定向けにやさしく解説します。

勾配消失問題やプラトー、SGDからAdamまでの最適化手法、バッチサイズとエポック数の関係をG検定向けに解説します。

ニューラルネットワークの学習の仕組みをG検定向けに解説。順伝播と逆伝播、誤差関数の使い分け、誤差逆伝播法、勾配降下法と学習率、局所最適解までを整理します。