<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>深層学習 仕組み on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92-%E4%BB%95%E7%B5%84%E3%81%BF/</link><description>Recent content in 深層学習 仕組み on Negi AI Lab</description><image><title>Negi AI Lab</title><url>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</url><link>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</link></image><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Sat, 05 Sep 2026 21:24:29 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92-%E4%BB%95%E7%B5%84%E3%81%BF/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>ディープラーニングが「何でもできる魔法」ではないと理解することが、現在のLLM（大規模言語モデル）バブルを生き抜くエンジニアの必須条件です。</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/deep-learning-logic-vs-statistics-practical-guide/</link><pubDate>Sat, 05 Sep 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/deep-learning-logic-vs-statistics-practical-guide/</guid><description>AIの歴史的限界だった「特徴量の自動抽出」を深層学習が解決したことで、現在の第3次・第4次ブームが成立している。。記号接地問題（AIが言葉の意味を理解でき...</description></item></channel></rss>