試験においては、機械学習とディープラーニングの最大の違いである「特徴量（分析に必要な要素）の自動抽出」について問われることが多いです。また、ニューラルネットワークを構成する「入力層」「中間層（隠れ層）」「出力層」という構造や、画像処理でよく使われる「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」、時系列データの処理（音声や自然言語など）に使われる「回帰型ニューラルネットワーク（RNN）」といった代表的なネットワークモデルの名称と用途を結びつけて覚えておくことがポイントになります。

ニューラルネットワーク（脳の神経細胞を模した仕組み）、特徴量（データを分析する際の目印となる変数）、CNN（畳み込みニューラルネットワーク、画像認識に特化したネットワークモデル）。