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Deep Learning & Machine Learning

ディープラーニング実務プロジェクト

ピザとスパゲッティの写真を分類してみたい!

  • Masocampus
딥러닝
deeplearning
opencv
cnn
Deep Learning(DL)
CNN
OpenCV
Flask
ngrok

こんなことが学べます

  • ディープラーニング開発プロセスプロセスの理解

  • CNNコンポーネントとモデルの原理を理解する

  • CNNモデルのパフォーマンスを向上させるOpenCVの理解

  • CNNモデル実習によるディープラーニング活用能力

イメージを知って尺度分類するって?
ディープラーニングCNNアルゴリズムプロジェクトを私の手で!

ディープラーニング画像分類モデル
自分で作ってみたいなら!

アルファゴとイセドルの囲碁対決を覚えていますか?人工知能(AI)技術がどれほど発展したのか、世界中の人々に見せた事件でした。多くのマスコミでは、前回ツアーAI関連記事を注ぎ出しました。特にマシンラーニング/ディープラーニングも一緒に注目されていました。当時、国内でも膨大な熱風が吹きました。書店では関連書籍がベストセラー席を占め、ブナもPythonやテンソルフローのような言語を学ぶと学園のドアを叩いた。

ところが時間が経つにつれて、熱が徐々に変化し始めました。みんな学ぶというのに、いざ周辺にはディープラーニングを学ぶという人はいませんでした。一体何が問題なのでしょうか?それはおそらく難しいからです。いくら簡単な言葉といっても専門用語なので簡単に触れません。

それで、私たちのマソキャンパスがあなたのディープラーニングで必要な部分の1つであるCNNについて学び、イメージ分類プロジェクトを進め、ディープラーニングに夢中になるのを助けます。

今回のディープラーニング実務プロジェクトコースでは

誰でも簡単かつ気軽にディープラーニングを学ぶために、CNNの概念から実際の実装までの全体的なプロセスをカバーしています。ディープラーニングの重要なコアモデルの中で、イメージ認識AIモデルであるCNNを活用したイメージ分類プロジェクトを製作してみて、子犬や猫などの生き生きが似ており、区別しにくいさまざまなイメージファイルをディープラーニングCNNアルゴリズムを活用して簡単に区別してみます。

犬と猫、ピザとスパゲッティをふりをして見たい場合は、ディープラーニングのコアアルゴリズムであるCNNを征服してください。


ディープラーニング、きちんと書けるように
基礎をしっかりとつかみます。

分野を問わず圧倒的な生産性向上をもたらすディープラーニング!
ディープラーニングを「きちんと」活用するために、概念から完璧につかんでいく過程です。

こんな方におすすめです✅

  • 画像分類を業務に活用したい実務者
  • IT業界キャリアを積みたい方(創業/離職/入社)
  • 事業にAIを導入したい経営者、実務者
  • ディープラーニングCNNのコアテクニックをしっかり身につけたい方

次の能力を確保できます👍

  • ディープラーニング開発プロセスプロセスの理解
  • CNNコンポーネントとモデルの原理を理解する
  • CNNモデルのパフォーマンスを向上させるOpenCVについて
  • CNNモデル実習によるディープラーニング活用能力

この講義だけの特徴!
3-Stepで慎重に。

この講義では、現在最もホットなディープラーニングCNNアルゴリズムの動作原理を理解し、実践を通じて実際にディープラーニングモデルを実装することができます。

Step 1. CNNの概念と運用プロセスを理解する

ディープラーニングアルゴリズムの中で、画像分類に優れた性能を示すCNNとは何か、lickr APIを活用したデータ準備からデータ前処理、精度を高めるOpenCVを利用したデータ増殖からNNモデル動作プロセスまで、それぞれの原理を詳細に把握します!

画像ファイルNumpy形式に変換する

Step 2. ディープラーニング CNN モデリングプロセスの練習

代表的なディープラーニング画像分類アルゴリズム、CNN! DNNよりもはるかに洗練された正確な画像分類を可能にするCNNアルゴリズムモデルを直接設計し、実践に直接活用できます。

CNNモデルの図式化

Step 3. FlaskとNgrokでいつでもどこでも私のCNNモデルを試す

マイクロWebフレームワークであるFlaskを利用して、私が直接設計したCNNモデルをFlaskサーバーを構成してWebページにアップロードし、外部からローカルに接続可能にするトンネルプログラムであるNgrokで、マイコンピュータではなくどこでも作成したWebページにアクセスできます。

撮影した写真でモデルを予測する

Step 4. デジタル世界で発見したインサイトを現実に

CNNを活用してモデルを設計し訓練した後、ウェブサイトに載せた画像がどのような画像かを予測し、これにより様々なインサイトを発見できるディープラーニングの専門家になることができます。

Flaskサーバーでウェブサイトを作成する

Q&A 💬

Q. Pythonプログラミングに関する選手の知識が必要ですか?

本講義および続くマソキャンパスのディープラーニング講義には、基礎のPython活用能力が必要です。
Pythonが慣れていない方は、Masoキャンパスの「Pythonデータ分析入門」および「Pythonデータ分析実務」の講義を最初に受講することをお勧めします。

Q. 講義受講のための要件や条件はありますか?

実習中心の講義ですので、講義画面と実習画面を分離できるデュアルモニターや余分な機器を一緒に用意していただければと思います。また、Windows OSベースで実習が行われますので、Windows環境での講義受講をお勧めします。

Q. ディープラーニングには高仕様PCが必要だと聞きましたが、実習に高仕様PCが必要でしょうか?

高仕様環境で実行させていただくのが良いのですが、本講義ではAnacondaとJupyter Notebookを活用した仮想環境で実習を進めます。したがって、一般的な業務用PCレベルであれば受講に困難はありません。

📢受講前に確認してください!

  • 実習中心の講義で、講義映像と実習窓を分離できるデュアルモニターや余分機器を一緒に用意していただければと思います。
  • Windowsベースで実習が行われますので、Windows環境での受講をお勧めします。
  • 講義の教案と実践ファイルは、セクション「教材ダウンロードセンター」からダウンロードできます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 画像分類を利用して業務活用を試みたい実務者

  • IT業界で創業/離職/入社などキャリアを築きたい人

  • 事業に人工知能を導入したい経営者、実務者

  • ディープラーニング能力を築くために、CNNのコアテクニックをしっかり身につけ始めたい人

前提知識、
必要でしょうか?

  • この講義では基本的なPythonの活用能力が必要です。

  • マソキャンパスの[Python入門]、[Python実務]講義を選手講義することをおすすめします。

こんにちは
です。

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講座

"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다."

 

마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,

2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!

이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.

 

마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.

 

1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content

2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum

 

마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.

カリキュラム

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23件 ∙ (2時間 37分)

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2件の受講レビュー

  • hyoja7782님의 프로필 이미지
    hyoja7782

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    • masocampus
      知識共有者

      Thank you for leaving a course review😊

  • cjhace2757님의 프로필 이미지
    cjhace2757

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    • masocampus
      知識共有者

      Thank you for leaving a review! 😊 It's rewarding to know my hard work paid off. Maso Campus will always do its best!

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