◼️概要 生成AIの画像生成モデルで広く使われているU-Netを中心に、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）について学びます。U-Netは医療分野のセマンティック・セグメンテーションのために開発されたモデルですが、現在では拡散モデルなど多くの生成AIアーキテクチャの基盤となっています。本回では、CNNの基本原理からU-Netの構造と機能について理解を深めていきます。 ◼️コース内容 生成AIエンジニア講座（全6回） 第二回：畳み込みニューラルネットワーク 目的：画像認識・生成の基盤となるCNNの仕組みを理解し、特にU-Netの構造と応用方法を学ぶ 対象者：第一回を受講した方、または基本的なニューラルネットワークの知識を持つ方 内容： 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基本原理 画像認識におけるCNNの役割 U-Netのアーキテクチャと特徴