正答2
解説
正解は2です。
ディープラーニング（深層学習）は、多層のニューラルネットワークを使い、大量のデータから特徴を自動的に学習する機械学習の手法です。
画像認識や音声認識で高い精度を実現しています。
【選択肢別解説】
1：× 加速度センサが衝突を検知してエアバッグを膨らませるのは、決められた条件で動くセンサ制御です。
データから学習する仕組みではありません。
2：○ 大量の画像を学習させることで、歩行者と車をより確実に見分けられるようになるのは、ディープラーニングによる画像認識の典型例です。
3：× 自動でアイドリングストップする装置は、停車などの条件に応じてエンジンを止める制御です。
学習によって性能を高める仕組みではありません。
4：× 携帯電話回線を通じたソフトウェアや地図の更新は、通信による更新機能です。
ディープラーニングとは関係がありません。
【ポイント】
ディープラーニングは「大量のデータ」「特徴の自動抽出」「画像認識」がキーワードです。
決められた条件で動く制御とは区別します。