Pythonデータ視覚化分析実戦プロジェクト

機械学習、ディープラーニングを学ぶ
本番でどのように活用しますか？

ディープラーニングがビデオでソン・フンミン選手を見つけた場合
面白いじゃないですか？ ⚽️🏃🏻

Computer Vision分野でOpneCVとディープラーニング
活用する方法と例を学びます。

🗒講義紹介

人工知能、機械学習、ディープラーニングを学び、講義しながら理論的な基礎を固めることが重要なだけに、実戦で活用する能力を育てることも重要だと思いました。
そこで、人工知能、機械学習、ディープラーニングを使用する代表的な領域であるComputer Vision分野のプロジェクトを準備することになりました。
代表的なイメージ、映像処理ソフトウェアライブラリであるOpenCVとディープラーニングモジュールであるdnn、そして様々な技法とモジュールを活用して

楽しい課題を理論とともに一段階ずつ学ぶことができるように講義を構成しました。
コースが終わったら、さまざまなComputer Visionディープラーニングプロジェクトを夢見ていきます。
私もプロセスを作りながら、侵入検知、眠気防止、数字や文字認識、感正確人、年齢と性別認識など、さまざまなアイデアを作りたいと考えました。

🌈プロジェクト紹介

まず、画像と映像を扱う技法について学び、出発しなければなりませんか？
ディープラーニングを本格的に活用する前に、 OpenCVの核心技術を次々と学びます。

さて、画像と画像で顔と目を識別する（Face、eye Detection）してみましょうか？
OpenCVとHaar、ディープラーニングが私たちを助けます。

最新のComputerVisonテクノロジーは、画像や画像の中で人を認識します（Face Recognition）。
映画やニュースに出てくる顔認識技術を直接学んで活用してみてください。

顔だけを認識するのではなく、さまざまなもの（Object Recognition）を見つけることができます。
YOLOとその友達は、画像や映像の中で目的の物体を見つけます。