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[改訂版] ディープラーニング コンピュータビジョン 完璧ガイド

本講義は、Object DetectionとSegmentationに関する深い理論的説明と、実務ですぐに使用できるレベルの実習例題を通じて、皆さんを現場で必要とされるディープラーニングベースのコンピュータビジョン専門家へと成長させます。

難易度 中級以上

受講期間 無制限

  • dooleyz3525
Python
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Machine Learning(ML)
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Deep Learning(DL)
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Computer Vision(CV)
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Python
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Deep Learning(DL)
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Computer Vision(CV)
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学習した受講者のレビュー

学習した受講者のレビュー

4.9

5.0

JH S

52% 受講後に作成

ほんとうに言うのはいいですね。このコースを聞いて幸せを見つけました。本当にありがとうございました。

5.0

한병식

31% 受講後に作成

クォンチョルミン講師の講義は常に最高です。 ありがとうございます。

5.0

율언니

7% 受講後に作成

極鋼です。良い練習の例は大きな助けになりました^^

受講後に得られること

  • ディープラーニングベースのObject DetectionとSegmentationの理解

  • RCNN系列、SSD、YOLO、RetinaNet、EfficientDet、Mask RCNNに関する深い理論学習

  • MMDetection、Ultralytics Yoloなど、Object DetectionとSegmentationの代表的な実装パッケージの活用法を身につける

  • OpenCVとTensorflow Hubを利用して画像/映像のObject Detection/Segmentationを実行する

  • 実務でObject Detection/Segmentationを直接適用できるレベルに到達できるよう、難易度のある多様な実践例を習得する

  • Object Detection/Segmentationを構成する多様な基盤知識の習得

  • 様々な実装パッケージを活用してカスタムデータセットをトレーニングし、自分だけのモデルを作成する

  • 様々なObject Detection/Segmentationモデルの長所と短所を実習例を通じて直接体得

  • Pascal VOC、MS-COCOなど主要なデータセットを扱いTFRecordに変換する

  • CVATツールを利用してデータセットにアノテーションを適用し、直接学習データを作成する

ハードルは下げて、核心はより深く!
ディープラーニングCNN実務エキスパートになってみましょう。

最新改訂版で学ぶ
ディープラーニングコンピュータビジョン。

平均評価4.9★ 受講生1,300名以上が選んだ、
インフラーンベストセラー 2021年全面リニューアル!

こんにちは、クォン・チョルミンです。
多くの方々のご声援に支えられ、この度「ディープラーニング コンピュータビジョン 完全ガイド」の改訂版をリリースすることになりました。
既存の講義から90%ほどの映像を新しく作成し、さらに向上・追加された内容をご紹介いたします。

これまで講義にお寄せいただいたフィードバックをもとに、以下のような点に重点を置いて改訂版を作成いたしました。

  1. これまで受講生からの質問が多かった内容についてのより詳しい理論説明
  2. 最新/最高性能を持つObject Detection/Segmentationパッケージベースの実習 with the latest/best performance
  3. Object Detection/Segmentationの最新トレンドを反映
  4. より柔軟で、多様で、拡張性のある実習コード作成 + さらに詳細な説明
  5. その他様々な追加授業

改訂版講義は断言しますが初版講義よりもさらに優れており、より詳細な内容で構成されています。皆さんを最新のディープラーニングベースのObject DetectionとSegmentation領域へご案内いたします。


講義紹介 📝

ディープラーニングコンピュータビジョン技術の中心Object DetectionSegmentationへと急速に移行しています。

▲インテリジェント映像情報認識 ▲AI ビジョン検査スマートファクトリー ▲医療イメージ自動診断 ▲ロボティクス ▲自律走行車両など、多くの分野でディープラーニングベースのObject DetectionとSegmentation技術が拡散しています。これに伴い、国内外の名だたるAI先導企業も該当分野に対する投資を惜しまず、開発人材の確保を模索しています。

객체검출, 세그먼테이션 ついに出会った二大トレンド、Object Detection & Segmentation

近年、Object DetectionとSegmentation分野が急速に発展し、関連する実務能力を備えた人材への需要が増えています。それにもかかわらず、ディープラーニングを応用した最新分野であるだけに、学習のための書籍、資料、講義などが不足しており、適切な人材育成が難しい現実です。

ディープラーニングコンピュータビジョンの専門家として
成長できるよう導きます。

권 철민, 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

本講義はObject DetectionとSegmentationに関する深い理論的説明実務ですぐに使える多くの実習例題で構成されており、皆さんを現場で必要とされるディープラーニングベースのコンピュータビジョン専門家へと成長させます。


わかりやすい概念説明から
深い理論まで。

膨大なObject Detection/Segmentation分野について、易しい概念からRCNN系列、SSD、YOLO、RetinaNet、EfficientDet、Mask RCNNなどに関する深い理論まで明瞭に説明いたします。

객체검출, 세그먼테이션 丁寧な講義資料とともに概念をしっかり学ぶことができます。

実習例題を通じた
ディープラーニング実践能力の最大化。

直接コーディングしながら実装してみることより実戦能力を高められる方法はありません。
本講義は多くの実習例題で構成されており、これを通じて皆さんのObject DetectionとSegmentation実装の実戦能力を最大化いたします。

몸이 기억하고 있다! ©SLAM DUNK

こんな方に
おすすめです。

ディープラーニングCNNがどのように
実務に適用できるか
悩んでいた方

ディープラーニングベースの
コンピュータビジョンソリューション
開発を希望される方

ディープラーニング画像分類能力
最新CV技術まで
広げたい方

人工知能大学院進学、
ディープラーニングベースのCV分野
就職・転職準備生

前提知識を確認してください。

  • Python プログラミング経験およびディープラーニング CNN に対する基本的な理解が必要です。
  • TF.KerasまたはPytorchについて多少の経験があればなお良いです。

どこでも見ることが難しい
最新のCV技術を一度に。

非常に優れた性能の
最新Object Detection/Segmentation実装
パッケージを活用した実習

MMDetection、Ultralytics Yoloなど
汎用的なOpenCV DNNとTensorflow Hubを活用したInference実習

様々な画像と映像に対する
Object Detection/Segmentation実習

実際にコンピュータビジョン技術を活用する様々な事例

複数のカスタムデータセットで
モデルTraining実習

様々なカスタムデータセット

ディープラーニングコンピュータビジョンの専門家であれば、複数のCustomデータセットでモデルをTrainingし、独自のObject Detection/Segmentationモデルを作成できなければなりません。また、このモデルの性能を改善しEvaluationできなければなりません。

本講義では、皆さんに様々な実装パッケージを活用してCustomデータセットをTrainingし、最適なInferenceモデルを生成する能力を養成いたします。

自作のTraining用データセットで
Customモデル Training / Inference 実習

自作したTraining用データセットを通じた実習

アノテーションツールであるCVATを使用して一般画像にバウンディングボックスアノテーションを適用したTraining用データセットを直接制作し、このように作成したデータセットを利用してCustomモデルのTrainingおよびInferenceを実習します。


実習環境 🧰

本講義は主にGPUをベースに実習を進めます。GPUを利用した実習はRunpodで実習環境を構成し、GPUと無関係な実習はGoogle Colab環境を使用しても構いません。

Runpodの場合、実習のために約10〜20ドル程度の追加費用が発生します。10ドルでも実習を進めることはできますが(少しタイトです ^^;;)、より余裕のある実習を行うために20ドル程度の費用をお勧めします。

受講前にご確認ください!

  • RunpodのGPU環境を使用されない場合、例題を実践するのが難しくなります。あらかじめご了承ください。

実習コードおよび講義教材 👨‍💻

実習コードhttps://github.com/chulminkw/DLCV_Newからダウンロードできます。実習コードを事前にレビューしておくと、実習を理解するために必要なプログラミングレベルを把握するのに役立ちます。

객체검출, 세그먼테이션 320ページ分の講義PDF教材を提供

講義で使用された教材(320ページ分)講義セクション0:講義教材からダウンロードできます。


理論を学ぶためには
実習より良い方法はありません。

ディープラーニングの理論を完璧に理解するまで待たないでください。理論を学ぶために実習より良い方法はありません。

一度コーディングを始めれば、私たちの脳は実体的な理解をするために追いついてくるようになっています。講義で提示する様々な実習例題を私と一緒に実装してみてください。講義を聞きながら、キーボードを叩いて直接実装してみれば、これまで雲をつかむような感じだった部分が徐々に実体化していくでしょう。

プロフェッショナルになるためには、時には(私の考えではほとんどの場合ですが)歩くことを学ぶ前に走らなければならないこともあります。本講義は、皆さんのキャリアと能力をディープラーニングベースのコンピュータビジョン分野で育てられるよう、最高のパートナーとなることをお約束します。

ありがとうございます。

― <アイアンマン1>でトニー・スタークがアイアンマンスーツのテスト時にジャーヴィスに言った言葉

「時には歩く前に走らなければならないこともある。」

インフランが出会った人 👨‍💻

クォン・チョルミン様のインタビューを読んでみてください | 見に行く

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ディープラーニングに興味のあるすべての方

  • ディープラーニングベースのObject DetectionとSegmentationに関する理論中心の学習をしてこられた方

  • ディープラーニングCNNがどのように実務に適用できるか悩んでこられた方

  • ディープラーニングのCNN Image Classificationを超えて、Object Detection/Segmentation分野へと能力を広げたい方

  • Computer Vision分野でディープラーニングベースのソリューション開発を希望される方

  • Kaggle(カグル)のようなコンペティションでObject Detection/Segmentation Challengeに挑戦したい方

  • AI大学院を準備中の方

  • ディープラーニングベースのComputer Vision分野への転職を準備中の方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonプログラミング経験

  • ディープラーニングCNNに関する基本的な理解

  • (Optional) TF.KerasやPytorchに対する浅い経験

こんにちは
です。

27,395

受講生

1,442

受講レビュー

4,045

回答

4.9

講座評価

14

講座

(元) エンコアコンサルティング

(元) 韓国オラクル

AIフリーランスコンサルタント

『Python機械学習完璧ガイド』著者

カリキュラム

全体

166件 ∙ (36時間 10分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

164件

4.9

164件の受講レビュー

  • sb0205185900님의 프로필 이미지
    sb0205185900

    受講レビュー 2

    平均評価 3.0

    5

    52% 受講後に作成

    ほんとうに言うのはいいですね。このコースを聞いて幸せを見つけました。本当にありがとうございました。

    • bskhan7801님의 프로필 이미지
      bskhan7801

      受講レビュー 15

      平均評価 4.6

      5

      31% 受講後に作成

      クォンチョルミン講師の講義は常に最高です。 ありがとうございます。

      • yoonducklim0908님의 프로필 이미지
        yoonducklim0908

        受講レビュー 7

        平均評価 5.0

        5

        7% 受講後に作成

        極鋼です。良い練習の例は大きな助けになりました^^

        • webmaster1570님의 프로필 이미지
          webmaster1570

          受講レビュー 2

          平均評価 5.0

          5

          38% 受講後に作成

          実務でもすぐに応用できる立派な講義です。

          • sdf80367845님의 프로필 이미지
            sdf80367845

            受講レビュー 9

            平均評価 4.8

            5

            72% 受講後に作成

            最高です。 。このような講義をこの価格で聞くことができるということ自体が幸運なようです。 。 100番イチオシします

            ¥14,820

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