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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全ガイド

Name: [改訂版] ディープラーニングコンピュータビジョン完全ガイド
Price: 121000 KRW

この講義では、オブジェクト検出とセグメンテーションに関する詳細な理論の説明と、現場で即座に使用できるレベルの実習例を通じて、現場で必要なディープラーニングベースのコンピュータービジョン専門家として皆さんを育成します。

（4.9）受講レビュー 154件

受講生 3,874名

dooleyz3525

Machine Learning(ML)

Tensorflow

Python

Deep Learning(DL)

Keras

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

ディープラーニングベースのオブジェクト検出とセグメンテーションの理解
RCNN 系、SSD、YOLO、RetinaNet、EfficientDet、Mask RCNN の深い理論学習
Object DetectionとSegmentationの代表的な実装パッケージであるMMDetection、Ultralytics Yolo、AutoML EfficientDetの使用方法を習得する
OpenCV と Tensorflow Hub を使用して画像/ビデオのオブジェクト検出/セグメンテーションを実行する
さまざまな難易度の実際の例を学び、実務でオブジェクト検出/セグメンテーションを直接適用できるレベルに到達します。
オブジェクト検出/セグメンテーションを構成するさまざまな基礎知識の習得
さまざま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、独自のモデルを作成する
さまざまな Object Detection/Segmentation モデルの長所と短所を、実践例を通じて直接理解
主要なデータセット(Pascal VOC、MS-COCOなど)を処理してTFRecordに変換する
CVAT ツールを使用してデータセットにアノテーションを適用し、直接学習データを生成する

ハードルは下げ、コアはさらに深く！
ディープラーニングCNNの実務専門家になりましょう。

最新の改訂版で会う
ディープラーニングコンピュータビジョン学習。

平均星占い4.9★受講生1,300+人が選んだ、
Inflearnベストセラー2021フロントリニューアル！

こんにちは、クォンチョルミンです。
多くの方々の声援に支えられ、今回「ディープラーニングコンピュータビジョン完璧ガイド」の改訂版を発売することになりました。
既存講義で90％程度の映像を新たに作成し、さらに向上し追加された内容をご紹介します。

これまで講義に送ってくださったFeedbackを基に、以下の事項に重点を置いて改訂版を作成しました。

これまでに受講生の質問が多かった内容についてのより詳細な理論説明
最新/最高のパフォーマンスを持つObject Detection/Segmentationパッケージベースの実践
Object Detection/Segmentationの最新トレンドを反映
より柔軟で多様でスケーラブルな練習コードを書く+より詳細な説明
その他様々な追加クラス

改訂版の講義は、単言では初版の講義よりも優れており、より詳細な内容で構成されています。最新のディープラーニングベースのObject DetectionとSegmentation領域にご案内いたします。

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がObject DetectionとSegmentationに急激に移動しています。

▲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 ▲医療画像自動診断 ▲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技術が広がっています。これにより、国内外の屈指のAIリーダー企業も、当該分野への投資を惜しまなく、開発人材に対する確保を模索しています。

_{ついに出会った二大勢、Object Detection & Segmentation}

近年、Object DetectionとSegmentationの分野が急速に発展し、関連する実務能力を持つ人材の需要が高まっています。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、学習のための本、資料、講義などが不足して適切な人材養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
生まれ変われるように導きます。

권 철민, 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

このレッスンは、Object DetectionとSegmentationの深い理論の説明と、現場ですぐに使用できる実践的な例の多くで構成されています。

簡単な概念の説明から
深い理論まで。

膨大なObject Detection/Segmentation分野について簡単な概念から、RCNN系、SSD、YOLO、RetinaNet、EfficientDet、Mask RCCNなどについての深い理論まで明確に説明します。

_{細心の注意を払う講義帳と一緒に概念を忠実に学ぶことができます。}

実践例による
ディープラーニング実戦能力を最大化。

直接コーディングしながら実装してみるより実戦能力を高める方法はありません。
このレッスンは実践的な例で構成されています。これにより、Object DetectionとSegmentationの実装の実践能力を最大化します。

_{©SLAM DUNK}

こんな方へ
おすすめです。

ディープラーニングCNN
実務に適用できるか
悩んだ方

ディープラーニングベース
コンピュータビジョンソリューション
開発をご希望の方

ディープラーニング画像分類能力
最新のCV技術まで
広く苦しい方

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

選手の知識を確認してください。

Pythonプログラミングの経験とディープラーニングCNNの基本的な理解が必要です。
他にTF.KerasやPytorchについて少し経験があれば、より良いです。

どこでも見づらい
最新のCV技術を一度に。

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

_{MMDetection、Ultralytics Yolo、AutoML EfficientDetなど}

_{汎用的なOpenCV DNNとTensorflow Hubを活用したInferenceの実践}

さまざまな画像や画像について
Object Detection/Segmentation 実践

_{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

_{さまざま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、複数のカスタムデータセットでモデルをトレーニングして独自のオブジェクト検出/セグメント化モデルを作成できる必要があります。また、このモデルのパフォーマンスを改善し、評価できる必要があります。

このレッスンでは、さまざま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、最適なInferenceモデルを作成する能力を紹介します。

自分で製作したTraining用データセットで
Custom Model Training / Inference 実習

_{自分で制作したTraining用データセットによる実習}

Annotation（アノテーション）ツールであるCVATを使用して、通常の画像にバウンディングボックスAnnotationを適用したTraining用のデータセットを直接作成し、このように作成したデータセットを利用してCustomモデル TrainingとInferenceを実習します。

練習環境🧰

講義で書かれた実践的なコードは、すべてGoogle Colab（Google Collab）環境ベースで書かれています。

_{Google Colab, Kaggle ロゴ}

GPUに基づいて練習を行い、ColabのFree GPU割り当てが十分でない場合は、Colab Proの使用もお勧めします。（※Colab Proの場合、月10$程度の費用が発生します。）

Colab GPUの無料カーネルリソースが不足している場合は、Kaggleカーネルを使用してください。 Kaggle（キャッグ）用に作成された別の練習コードも提供しています。セクション 0 - [実践環境の設定] クラスを参照すると、より詳細な実習環境の詳細を聞くことができます。

受講前にご確認ください！

Colab、KaggleなどのGPUカーネルを使用しない場合は、例に従うのが難しいかもしれません。予めご了承ください。

練習コードと講義教材👨‍💻

練習コードはhttps://github.com/chulminkw/DLCV_Newからダウンロードできます。練習コードを事前にレビューしてみると、練習を理解するための事前プログラミングレベルを確認するのに役立ちます。

_{320p分の講義PDF教材提供}

講義で使用されている教材（320ページ分）は、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
練習より良い方法はありません。

ディープラーニング理論を完全に理解するまで待たないでください。理論を学ぶために、実習よりも良い方法はありません。

コーディングを始めると、私たちの脳は実体的な理解を得るために従うようになります。講義で提示する様々な実習例を私のように実装してみましょう。講義を聞きながら、キーボードを押しながら直接実装してみると、これまで浮かんだ雲のように感じられた部分がますます実体化されるでしょう。

専門家になるためにはたまには（私の考えはほぼほとんどのようですが）歩くのを学ぶ前に走らなければならない時もあります。この講義では、あなたの進路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るために最高のコンパニオンになります。

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テスト時にザビスに言った

_{「たまには歩きを離す前に走らなければならない時もある」}

Inflearnが出会った人👨‍💻

クォンチョルミンのインタビューを読んでください。 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人
オブジェクト検出とセグメンテーションに関する理論に基づく学習を深層学習に基づいて行ってきた方
実務にディープラーニング CNN をどのように適用できるかについて悩んできた方
ディープラーニング CNN 画像分類を超えて、オブジェクト検出/セグメンテーション分野で能力を拡大したい方
コンピュータービジョン分野で、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する方
カッ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している方

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 の基本的な理解
(オプション) TF.Keras または Pytorch の浅い経験

こんにちは
です。

25,933

受講生

1,276

受講レビュー

3,961

回答

4.9

講座評価

講座

(전) 엔코아 컨설팅

(전) 한국 오라클

AI 프리랜서 컨설턴트

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자

カリキュラム

全体

170件 ∙ (38時間 15分)

講座資料（こうぎしりょう）:

授業資料

セクション 1．講義紹介および実習環境構築

4件 ∙ (38分)

セクション 2．オブジェクト検出の理解

10件 ∙ (2時間 6分)

5. Object DetectionとSegmentation 概要
13:27
6. Object Detection 主要構成要素およびなぜ Object Detection は難しいのか？
10:52
7. ローカリゼーションと物体検出の理解
11:14
8. Region Proposal (領域推定) の理解とスライディングウィンドウとの比較
10:44
9. Region Proposal (領域提案) - Selective Search 手法
09:40
10. Selective Search 実習および可視化
11:49
11. IOU(Intersection over Union)の理解と実装演習
16:41
12. NMS(Non Max Supression)の理解
07:31
13. Object Detection 性能評価指標 mAP の理解 01 - 精度と再現率
19:27
14. Object Detection 性能評価指標 mAP の理解 02 - mAP の計算
14:55

セクション 3．物体検出とセグメンテーションのための主要データセットおよびOpenCVの紹介

7件 ∙ (1時間 24分)

セクション 4．RCNN系列オブジェクトディテクター(RCNN, SPPNet, Fast RCNN, Faster RCNN)

13件 ∙ (3時間 10分)

セクション 5．MMDetection の理解と Faster RCNN 適用実践 - 01

16件 ∙ (4時間 1分)

セクション 6．MMDetection の理解と Faster R-CNN の適用実践 - 02

12件 ∙ (2時間 48分)

セクション 7．SSD(シングルショット検出器)

3件 ∙ (43分)

セクション 8．SSD 実習

5件 ∙ (1時間 7分)

セクション 9．YOLO(You Only Look Once)

11件 ∙ (2時間 15分)

セクション 10．Ultralytics Yolo 実習 - 01

14件 ∙ (3時間 4分)

セクション 11．Ultralytics Yolo 実習 - 02

8件 ∙ (1時間 33分)

セクション 12．RetinaNet と EfficientDet

7件 ∙ (1時間 34分)

セクション 13．AutoML EfficientDet 実習 - 01

9件 ∙ (1時間 49分)

セクション 14．AutoML EfficientDet 実習 - 02

11件 ∙ (2時間 39分)

セクション 15．Segmentation - Mask RCNN

4件 ∙ (53分)

セクション 16．Mask RCNN - 実習 01

14件 ∙ (2時間 50分)

セクション 17．Mask RCNN - 実習 02

14件 ∙ (3時間 23分)

セクション 18．旧バージョン Tensorflow Object Detection API(改訂版のリリースに伴い、本セクションは1ヶ月後(2021-08-06)に削除される予定です)

8件 ∙ (2時間 11分)

講座掲載日:

最終更新日:

受講レビュー

全体

154件

4.9

154件の受講レビュー

JH S
受講レビュー 2
∙
平均評価 3.0
5
52% 受講後に作成
진짜 말도안되게 좋습니다.. 옆동네 코코 pytorch 들으면서 인프런한테 화가 미친듯이 났는데. 이 강좌듣고 행복을 찾았어요 정말정말 감사합니다
한병식
受講レビュー 15
∙
平均評価 4.6
5
31% 受講後に作成
권철민 강사님 강의는 언제나 최고입니다. 감사합니다.
율언니
受講レビュー 6
∙
平均評価 5.0
5
7% 受講後に作成
극강입니다. 좋은 실습 예제들 큰 도움이 되었습니다 ^^
webmaster
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
38% 受講後に作成
실무에서도 바로 적용해 볼 수 있는 훌륭한 강의 입니다. 강사님께서 시간이 허락하신다면 RNN 기반의 음성, 텍스트 등의 데이터를 다루는 강의가 개설되었으면 하는 바램입니다.
노승희
受講レビュー 9
∙
平均評価 4.8
5
72% 受講後に作成
최고입니다. . 이런 강의를 이 가격에 들을 수 있다는거 자체가 행운인거 같습니다. . 100번 강추 합니다

￥14,296

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こんにちは
です。