画像分類（Image Classification）は、画像を異なるクラスに分類するタスクです。画像分類のためのAIアルゴリズムの中でも、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN）が広く使用されています。

CNNは、画像内の局所的な特徴を学習するために畳み込み層とプーリング層を組み合わせたネットワークです。畳み込み層では、画像に対してフィルタを適用して特徴マップを生成します。プーリング層では、特徴マップのサイズを縮小し、位置の変動に対するロバストさを向上させます。

CNNは、これらの畳み込み層とプーリング層を積み重ね、最終的に全結合層によってクラス分類を行います。学習時には、大量のラベル付き画像データを使用してネットワークをトレーニングします。ネットワークは、入力画像と対応する正しいクラスを予測するように重みを調整します。

CNNは、画像分類タスクで高い性能を発揮し、大規模なデータセットでの高い汎化能力を持つことが実証されています。例えば、ImageNetデータセットのような膨大な画像データを用いて学習されたCNNモデルは、1000以上の異なる物体クラスを正確に識別することができます。

画像分類の応用は広範であり、自動車の認識、顔認識、病理学的画像の解析、製品の欠陥検出など、様々な領域で活用されています。CNNを使用した画像分類アルゴリズムは、深層学習の重要な応用の一つとして、画像処理AIの分野で大きな進歩を遂げています。