解説

ディープラーニングは、人工知能（AI）の一分野で、人間の脳の神経回路を模倣したニューラルネットワークを多層的に構成して学習を行う技術です。大量のデータ（訓練データ）を用いて、コンピュータが自動的にパターンや特徴を抽出し、それを基に判断や予測を行うことができます。例えば、大量の猫の画像を学習することで、新しい画像が猫かどうかを判断したり、過去の気象データから天気予報を行ったりすることができます。

なぜ他の選択肢は違うのか

選択肢 ア

これはeラーニング（遠隔学習）の説明です。場所や時間に縛られない学習形態のことを指しており、AIの学習方法であるディープラーニングとは全く異なります。

選択肢 ウ

これはエキスパートシステムの説明です。人間の専門家の知識をルールベースでプログラム化したシステムのことを指しており、自動学習を行うディープラーニングとは異なります。

選択肢 エ

これはアダプティブラーニング（適応学習）の説明です。学習者の理解度に合わせて教材を最適化する教育手法のことを指しており、ディープラーニングとは異なります。

解くときのポイント

ディープラーニングの特徴は「自動的な特徴抽出」です。従来のAIでは人間が特徴を定義する必要がありましたが、ディープラーニングでは大量のデータから自動的に重要な特徴を見つけ出すことができます。これが、画像認識や自然言語処理などの分野で革新的な成果を上げている理由です。