【モバイル】ディープラーニング Computer Vision 本番プロジェクト
AI人工知能、モバイルが大勢だということは言うまでもありません。ところで、機械学習とディープラーニングを学び、モバイルでどのように書くのでしょうか？それでは、生活の中で活用される便利なモバイルComputer Visionプロジェクトを一緒に学びましょう。
受講生 136名
難易度 中級以上
受講期間 無制限
[特別講義の紹介] 'Face Recognition強化'を公開します。
こんにちは、Nomad Creatorの講義受講生の皆さん？
しばらく前に成功したWadisファンディング「マシンラーニング、ディープラーニングComputer Visionの専門家として作られています」
クリアフルに電子ブックという新しい概念が生まれ、本の内容を整理しながら、これまで関連講義内容中に質問を受けたか重要だと思う補足内容をまとめて「Face Recognition強化する」というテーマで特別講義にしました。
このうち「Face Detection 3大技法」講義は皆さんに役立つようでYouTubeに公開しておきました。
そして残りの特講は関連講義である「[OpenCV] Pythonディープラーニング映像処理プロジェクト - ソン・フンミンを探せ！」と「[ラズベリーパイ] IoTディープラーニング Computer Vision実戦プロジェクト」講義に無料でアップデートしました。
- OpenCV dnn Face Detectionコード解説1
- OpenCV dnn Face Detectionコード解説2
- Face_Recognitionライブラリのインストール
今でも新しいコース「[OpenCV] Pythonディープラーニング映像処理プロジェクト2 - 不良リンゴを探せ！」を作っているのに
このコースを作成しても、他の講義の受講生の方々に役立つ内容があれば、選んでその講義に無料でアップデートいたします。
この講義では、Face Recognitionを強化するほか、Face Landmarkを利用した眠気感知、Pythonディープラーニングで年齢と性別を認識する、Object Trackingで過ぎる人の世紀のほか、YOLOに不良りんごの写真を学習して不良品を識別する面白い講義にしています。
健康に気をつけて新しい講義をお楽しみください！