【G検定】ネオコグニトロンとは？福島邦彦が考案したCNNの起源をわかりやすく解説
2026年7月18日
ネオコグニトロンは、いまや画像認識の主役である畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の起源となった、日本発のニューラルネットワークです。「S細胞とC細胞」「誤差逆伝播法を使わない」という2つの特徴を押さえれば、LeNetとの違いを問う問題にも自信を持って答えられます。
【G検定】人間の神経回路とは？ニューラルネットワーク誕生の歴史をわかりやすく解説
2026年7月18日
ニューラルネットワークは「人間の神経回路をまねる」という発想から生まれました。このキーワードでは、脳の仕組みがどのように数理モデル化され、ブームと挫折を経て現在のディープラーニングにつながったのか、その歴史の流れを押さえます。人名と年代が多く登場する、G検定の頻出ポイントです。
【G検定】アルファ碁（AlphaGo）とは？囲碁でプロ棋士を破ったAIをわかりやすく解説
2026年7月18日
アルファ碁（AlphaGo）は、「コンピュータが人間に勝つのは10年以上先」と言われていた囲碁で、世界トップ級のプロ棋士を破ったAIです。なぜ囲碁がそれほど難しかったのか、アルファ碁は何を組み合わせて壁を越えたのかを理解すると、探索・ディープラーニング・強化学習という試験頻出テーマが一気につながります。
【G検定】LeNetとは？ヤン・ルカンが開発したCNNの原点をわかりやすく解説
2026年7月18日
LeNet（ルネット）は、現在の画像認識AIの土台となった畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の原点です。「誰が・いつ・何のために作ったのか」「なぜ当時は普及しなかったのか」まで押さえると、ディープラーニングの歴史が一本の線でつながります。
【G検定】ルールベース機械翻訳とは？最も歴史の長い翻訳方式をわかりやすく解説
2026年7月18日
機械翻訳の出発点は、「文法規則と辞書をコンピュータに教え込めば翻訳できるはずだ」という素直な発想でした。ルールベース機械翻訳は、その最も歴史の長い方式です。なぜこの方式が実用レベルに届かなかったのかを理解すると、その後の統計的機械翻訳・ニューラル機械翻訳への進化が一本の物語として見えてきます。