ケラス、人工知能の公用語完全征服

こんにちは、 Nomad  クリエイター 受講生 皆さん！

あなたの 良い知識を共有しよう いつも 努力する ノーマド クリエイターです。

'[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 見つけてください！ 過程で自分が欲しいYOLOを作る方法を紹介し、多くの方が好きになりました。そして'Model 精度99％ 以上 高める」という特別講義も褒めてくれます。

それでテンサフローKerasでも好きなモデルを作れるかどうか気になりました。

だから作った！新しい講義に含めるかと思うが、既存の講義に無料でアップデートすることで、大きな決定をしました。

YOLO学習に使用したイメージをそのまま使用してKerasで学習してモデルを作成し、物体を識別する内容です。 YOLOとKerasを学習する内容も学び、互いに比較することもできますよね？

すべての講義にアップデートしておきたいのですが、この内容を活用しやすい下記の3つの講義に「特別講義」として含めておきました。

• [OpenCV] Python  ディープラーニング 映像処理 プロジェクト2 - 悪いリンゴ 見つけよう！
• [ ラズベリーファイ] IoT ディープラーニングComputer Vision 本番 プロジェクト
• [ モバイル] ディープラーニングComputer Vision 本番 プロジェクト

そして'[OpenCV] Python  ディープラーニング 映像処理 プロジェクト2 - 悪いリンゴ 見つけてください！ 講義を聞いた方がYOLOについて正確に理解できるように講義を追加しました。 YOLOは、代表的なSSD(Single Shot Detector)で、画像から物体を一度に識別する機能をします。静止画か動画かは応用方式の問題です。ユーザー学習YOLOを作成した後、Webカメラで複数のオブジェクトをリアルタイムで判別する方法を簡単に作成できるようにする講義を追加しました。セクション 11. 私の「ウェブカメラ動画でリンゴとみかんを識別するプログラム」のレッスンをご覧ください。

今作る新しい講義を少しお知らせします。ディープラーニング技術を使ったロボットを作っています。ロボットアーム(Robot Arm)も登場します。

ご期待いただき、講義を完成して再度ご案内いたします。

これからも もっと 良い 内容 作って 共有する ノーマド クリエイター なります。

みんな元気です。

ありがとうございます。