実務密着型 PyTorch コンピュータビジョン:CNNから最新のDETRまで完全ガイド

実務への適用や面接対策でお困りではありませんか?私の現場での経験を活かし、CNNからDETRまでコードを中心にしっかりとレクチャーします。

難易度 中級以上

受講期間 無制限

PyTorch
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Computer Vision(CV)
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CNN
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PyTorch
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Computer Vision(CV)
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CNN
CNN

学習した受講者のレビュー

5.0

5.0

Star Gu

100% 受講後に作成

親切で詳細な説明とともに、ためになる授業でした!!!

5.0

sunny75

100% 受講後に作成

25/09/17/水 21:50 講義を聞いて、物体認識について多くのことを理解しました。いつも物体認識の動画を見る時、どのように認識するのか気になっていたのですが...本当に良い講義を作られましたね。私は平日には講義をあまり聞かないのですが、この講義は平日にも聞きました。^^;; 良い講義を作ってくださってありがとうございます。

5.0

원래그런거임

27% 受講後に作成

私はコンピュータビジョン関連学科で勉強している大学生です。講義が細やかで、何より曖昧な部分が残らないよう詳細に説明してくださったので大変助かりました。受講しながら他の講義にも興味が湧きました。ただ、講義の価格帯がやや高く、学生としては負担になるのが事実です。映像関連において物体認識以外にも様々なコンピュータビジョン技術についての追加アップデートがあればより良いと思います。残りの講義も継続して一生懸命受講いたします。素晴らしい講義を作ってくださりありがとうございます。

受講後に得られること

  • PyTorchベースの高性能CNNモデルの設計および最適化能力

  • YOLO、DETRなど最新の物体検出アルゴリズムの実践的な実装能力

  • データ拡張および転移学習を活用した問題解決技術

  • U-Net、Mask R-CNNベースの精密セグメンテーション実習

最新ディープラーニングベース画像・物体認識マスタークラス

この講座は、ディープラーニングベースの画像・物体認識モデルの実装をテーマに、基礎概念から最新の研究成果まで体系的に扱う総合コースです。受講生はPyTorchを活用して、画像データの処理、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の理解と実装、転移学習(Transfer Learning)、物体検出(Object Detection)、画像セグメンテーション(Segmentation)まで段階的に学習することができます。

まず、ディープラーニングフレームワークであるPyTorchの基礎から始めます。テンソル(Tensor)の構造と演算、自動微分機能を理解し、これらを活用して基本的なニューラルネットワークを実装してみます。続いて、コンピュータビジョン(Computer Vision)の概念を学び、画像データの構造、色の表現方式(RGB、RGBA)、画像拡張(Augmentation)技法などを学習します。これを通じて、モデルが多様なデータ環境で堅牢に学習されるよう準備します。

本格的なモデル学習パートでは、CNN(Convolutional Neural Network)の構造と畳み込み・プーリング演算、パディング(Padding)とストライディング(Striding)の概念を学び、CIFAR-10のような実際のデータセットで画像分類を実習します。その後、AlexNet、VGG、ResNet、EfficientNetなど主要なアーキテクチャの発展の流れを理解し、学習済みモデルを活用した転移学習の方法を扱います。特に、COVID-19のX線データセットを活用した転移学習の実習を通じて、実務への適用能力を養います。

物体検出(Object Detection)の過程では、R-CNN系(Fast/Faster/Mask R-CNN)、YOLO(You Only Look Once)、SSD(Single Shot Detector)、DETR(Detection Transformer)など、多様なアルゴリズムを比較学習します。各モデルの構造的特徴、速度と精度の違い、そして実際の適用事例を通じて、技術選定の基準を理解することができます。最新のYOLOv11やDETRといったモデルも併せて扱うことで、急速に発展する物体検出分野のトレンドを把握することができます。

最後にセグメンテーション(Segmentation)技法を学習します。Semantic Segmentation、Instance Segmentation、Panoptic Segmentationの違いを学び、U-NetとMask R-CNNを活用した実習を通じてピクセル単位の物体分割を経験します。医療映像分析、自動運転、衛星画像など、さまざまな分野への応用も扱い、学習したモデルが実際の産業現場でどのように活用されているかを知ることができます。

この講義は単に理論を羅列するにとどまらず、Google Colab環境で直接コードを実行し、実習する形式で進められます。そのため、受講生は講義を終えた後、実際のデータセットを扱い、モデルの構築・学習・評価ができる実務能力を身につけることができます。

👉 本過程を通じて、受講生は「画像分類 → 物体検出 → セグメンテーション」へと続くコンピュータビジョンの核心的なパイプラインを完全に理解し、最新のディープラーニングモデルを応用できる能力を確保することができます。

このような方におすすめです

この講義を受講すべき方 (1)

  • ディープラーニングとコンピュータビジョンに興味があるけれど、どこから始めればよいか分からず途方に暮れている方

  • CNN、転移学習、物体検出といった概念を基礎から体系的に学びたい方

この講義を受講すべき方 (2)

  • PyTorchを活用して、実際のデータセットでモデルを直接実装してみたい方

  • 単なる理論ではなく、実習中心に学んで「コードで確認」したい方

この講義を受講すべき方 (3)

  • 最新の物体検出モデル(YOLO、DETRなど)やセグメンテーション手法を実務に適用してみたい方

  • AI/機械学習分野へのキャリア拡張を悩んでいる学生、開発者、研究者

受講後には

  • ディープラーニングベースの画像分類 → 物体検出 → セグメンテーションまで、コンピュータビジョンの核心的なパイプラインを直接実装することができます。

  • PyTorchを活用して実際のデータセットを読み込み、モデルを学習・評価・改善する全過程を経験することになります。

  • 単なる理論の理解を超えて、YOLO・DETRなどの最新の物体検知モデルを適用できる実務能力を身につけることができます。

  • 医療映像、自動運転、衛星画像など、様々な産業分野で活用可能な応用能力を習得できます。

  • 直接作成した実習コードとプロジェクトの成果物をポートフォリオに追加することで、就職や研究活動において強みを作ることができます。

この講義の特徴

主な特徴と差別化ポイントを紹介してみてください。

특징이미지_1

この講義の主な強み (1)

  • 実習中心: 理論にとどまらず、Google Colab環境で直接コードを書きながら実習します。

  • 分かりやすく体系的な説明: PyTorchの基礎からCNN、物体検出、セグメンテーションまで段階的に学ぶため、初心者でも無理なくついていくことができます。

  • 最新モデルまで網羅: YOLO、DETRなどの最新の研究成果を含め、急速に発展するコンピュータビジョンのトレンドを逃しません。

この講義の主な強み (2)

  • 理論と実習のバランス: CNNの畳み込み・プーリング概念などの基本理論をまず理解し、続いて実際のデータセットで実習します。

  • 実務との連携: 医療映像、自動運転、衛星画像分析など、産業現場で活用可能な事例を扱います。

  • ポートフォリオ作成可能:実習の成果物を通じて個人のポートフォリオを構成することができ、就職や研究に直接的な助けとなります。

このような内容を学びます

この講義を作った人 - オ・ヨンジェ

  • 2019 ~ 現在:専門人工知能講師

  • 2001~2019: 現場でIT開発および運用

  • 2020年〜現在:オンライン・オフライン講義中

  • Inflearnにて人工知能講座を14コース運営中

受講前のご注意事項

実習環境

  • 講義はGoogle Colabを使用するため、Windows、MacOSに関係なく進めることが可能です。


学習資料

  • pdfファイルとgithubのリンクで提供いたします!

前提知識および注意事項

  • 基本的なPythonの文法

  • 機械学習の基礎知識

  • このコースは中級者向けのコースです。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 理論を超えて、実務レベルのビジョンポートフォリオを必要とする学習者

  • ディープラーニングの技術面接と実務能力の証明を準備している就職準備生

  • 画像認識モデルを直接サービスに適用しなければならない現役の開発者

  • PyTorchの基礎を終え、専門的なビジョンエンジニアを目指している方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonプログラミングの基礎

  • ベクトル・行列演算の基礎知識

  • 機械学習の基礎概念

こんにちは
YoungJea Ohです。

4,670

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回答

4.8

講座評価

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講座

長年の開発経験を持つSenior Developerです。現代建設の電算室、サムスンSDS、電子商取引企業のXmetrics、シティ銀行の電算部を経て、30年以上にわたりIT分野で培ってきた知識と経験を共有したいと考えています。現在は人工知能とPythonに関する講義を行っています。

ホームページアドレス:

https://ironmanciti.github.io/

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カリキュラム

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44件 ∙ (11時間 5分)

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受講レビュー

全体

7件

5.0

7件の受講レビュー

  • lovesome994824님의 프로필 이미지
    lovesome994824

    受講レビュー 3

    平均評価 3.7

    5

    61% 受講後に作成

    本当に久しぶりに私に必要な講義を見つけました あれこれ複雑で難しい数学的観点よりも、コード中心で見せてくれて胸がスッキリします。CNNが何なのか、どのように活用するのかについて素早く学習できます 数ヶ月間あれこれ本やOnline Classesを見ていた時間がとても惜しいですね ボーナスでイメージラベリング作業などを簡単に入れてくださったら、ビジョンで悩んでいる多くの人々にとって最高のビジョン講義になるのではないでしょうか

    • trimurti
      知識共有者

      良い評価をいただき、ありがとうございます。アドバイスいただいた部分も次の講義アップデートで考慮いたします。

  • aceoftop1975님의 프로필 이미지
    aceoftop1975

    受講レビュー 121

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    25/09/17/水 21:50 講義を聞いて、物体認識について多くのことを理解しました。いつも物体認識の動画を見る時、どのように認識するのか気になっていたのですが...本当に良い講義を作られましたね。私は平日には講義をあまり聞かないのですが、この講義は平日にも聞きました。^^;; 良い講義を作ってくださってありがとうございます。

    • trimurti
      知識共有者

      良いレビューをありがとうございます。

  • jyj1206님의 프로필 이미지
    jyj1206

    受講レビュー 2

    平均評価 5.0

    修正済み

    5

    27% 受講後に作成

    私はコンピュータビジョン関連学科で勉強している大学生です。講義が細やかで、何より曖昧な部分が残らないよう詳細に説明してくださったので大変助かりました。受講しながら他の講義にも興味が湧きました。ただ、講義の価格帯がやや高く、学生としては負担になるのが事実です。映像関連において物体認識以外にも様々なコンピュータビジョン技術についての追加アップデートがあればより良いと思います。残りの講義も継続して一生懸命受講いたします。素晴らしい講義を作ってくださりありがとうございます。

    • trimurti
      知識共有者

      良い評価をいただき、ありがとうございます。もし学生として費用負担がおありの場合、見たい講義を教えていただければ、割引クーポンをお送りいたします。

  • starirene95758님의 프로필 이미지
    starirene95758

    受講レビュー 9

    平均評価 4.6

    5

    100% 受講後に作成

    親切で詳細な説明とともに、ためになる授業でした!!!

    • yonsoo6259님의 프로필 이미지
      yonsoo6259

      受講レビュー 14

      平均評価 5.0

      5

      32% 受講後に作成

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