この記事では、ディープラーニングで最も多く使われているCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を使って、画像を分類するAIを作ります。
ゼロつく本では手作りでCNNを作っていますが、kerasライブラリを使うとどれだけ簡単になるかを体験してください。
PCの環境準備がまだの人はこちらを。 AIを作ってみよう：環境の準備から
画像分類のAI
今回作るのは「画像に写ったものは何か判別するAI」です。
10種類の物体のうちどれかが写った画像と答えがセットになったデータをAIに学習させ、答えが分かっていない画像を判別させます。
AIには大きく統計的機械学習とディープラーニングの２種類がありますが、今回はディープラーニングを使います。その中でも畳み込みニューラルネットワーク（CNN）という形で、画像や音声を扱う代表的なモデルです。
AIの種類についてはこちらを参照してください。
今回はできるだけ簡単に作る手順を書きます。
プログラムの仕様
今回のプログラムは以下の仕様です。
目的：物体が写った画像と物体名がセットになったデータを大量に学習し、正解が分からない画像を判別させる。
学習データ：公開されているCIFER-10データセットの学習用データ。10種類の物体が写ったカラー画像6万枚と物体名がある。10種類とは以下。['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
予測データ：上記のデータからテスト用に分割する
AIモデル：ディープラーニング／CNNモデル
それでは、実際にプログラムとデータを作り、実行していきましょう。
次の記事へ。 AIを作ってみよう：画像分類CNN（2/3）