ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経細胞（ニューロン）の働きを模倣して作られた数理モデルです。データを入力し、層を通じて特徴を抽出し、最終的に出力を得ることで学習を行います。AIやディープラーニングの基盤となる仕組みです。

ニューラルネットワークは、脳の神経回路を数学的にモデル化した構造で、人工知能（AI）の学習や判断の根幹を支える技術です。構造は「入力層」「中間層（隠れ層）」「出力層」から成り立ち、それぞれの層には「ニューロン」と呼ばれる多数のノード（点）が存在します。

入力されたデータは各ニューロンに伝わり、重み付けと活性化関数によって処理され、次の層へと渡されます。この処理を繰り返すことで、ネットワーク全体がデータのパターンや規則性を学習していきます。

単純な構造のものは「パーセプトロン」と呼ばれ、複数層を持つものを「多層パーセプトロン（MLP）」といいます。さらに、ディープラーニングのように層を深くしたモデルでは、複雑で抽象的な特徴まで捉えることが可能になります。

ニューラルネットワークには様々な種類があります。画像認識に強い「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」、音声や時系列データに適した「RNN（リカレントニューラルネットワーク）」、自然言語処理に革命をもたらした「Transformer（トランスフォーマー）」などが代表例です。

学習の過程では、「誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）」を使って出力の誤差をもとに重みを調整します。これを繰り返すことで、モデルは精度を高めていきます。

現代のAI技術の多くはこのニューラルネットワークを基礎としており、画像解析、翻訳、自動運転、生成AIなど多方面で利用されています。