この記事では、ディープラーニングの基本となるDNN（ディープ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。
ゼロから手作りでDNNを作る方法もありますが、ライブラリを使ってできるだけ簡単に作っていきます。
DNNの動き方を理解してから進めるとより習得できると思います。見ていない人はこちら。 ディープラーニングを動画で理解する
また、PCの環境準備がまだの人はこちら。 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「手書き文字が何の数字か判別するAI」です。
手書き数字の画像と正解がセットになったデータをAIに学習させ、新しい手書き文字の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。その中でもディープニューラルネットワーク（DNN）という基本的な形のモデルを使います。
AIの種類については 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：多くの手書き数字の画像と答えである数値がセットになったデータを学習し、答えが分からない手書き数字の画像を判別させる。
- AIモデル：ディープラーニング／DNNモデル
- 学習データ：公開されているMNISTデータセットの学習用データ（0～9の数字が手書きされた白黒画像6万枚とその答えである数値）
- 予測データ：公開されているMNISTデータセットのテスト用データ
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。
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