デザイン自動化の決定版、Canva AI生成デザインをマスターする
Masocampus
デザインを一つひとつ作る時代は終わりました。 Canva AIで「思考」を「成果物」に変えるスピードを体感してください。
Beginner
AI, canva, Generative AI
受講生 34名
難易度 中級以上
受講期間 無制限

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!
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。
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。

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✅
次の能力を確保できます👍
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. 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!
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。
9,427
受講生
1,338
受講レビュー
115
回答
4.7
講座評価
99
講座
「昨日より成長します。そして、昨日より成長しようとする人を助けます。」
マソキャンパスの真心と願いを込めたActionable Contentで、,
2013年からオン・オフラインで共にしてきた累計講義1億時間!
この貴重な経験と時間は、常にマソキャンパスと受講生双方の成長の源泉です。
マソキャンパスチームは、私たち全員の成長のために、2つの原則を必ず守ります。
1. 学べば必ず使える Actionable Content that you can surely use once you learn it
2. 参加者の時間と労力を尊重する Time-Saving Curriculum that respects the time and effort of participants
マソキャンパスのActionable and Time-Saving Curriculumで、共に成長の道を歩んでいけることを願っています。
全体
23件 ∙ (2時間 37分)
講座資料(こうぎしりょう):
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2件
¥12,221
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