[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

本講義は、Object DetectionとSegmentationに関する深い理論解説と、現場ですぐに活用できるレベルの実習例を通じて、皆様を現場で必要とされるディープラーニングベースのコンピュータビジョン専門家へと成長させます。

難易度 中級以上

受講期間 無制限

Python
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Machine Learning(ML)
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Deep Learning(DL)
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Computer Vision(CV)
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Python
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Machine Learning(ML)
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Deep Learning(DL)
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Computer Vision(CV)
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学習した受講者のレビュー

学習した受講者のレビュー

4.9

5.0

JH S

52% 受講後に作成

ほんとうに言うのはいいですね。このコースを聞いて幸せを見つけました。本当にありがとうございました。

5.0

한병식

31% 受講後に作成

クォンチョルミン講師の講義は常に最高です。 ありがとうございます。

5.0

율언니

7% 受講後に作成

極鋼です。良い練習の例は大きな助けになりました^^

受講後に得られること

  • ディープラーニングベースのObject DetectionとSegmentationの理解

  • RCNN系列、SSD、YOLO、RetinaNet、EfficientDet、Mask RCNNに関する深い理論学習

  • MMDetection、Ultralytics YOLOなど、Object Detection(物体検出)とSegmentation(セグメンテーション)の代表的な実装パッケージの活用方法を習得する

  • OpenCVとTensorflow Hubを利用して画像・映像のObject Detection/Segmentationを実行する

  • 実務にObject Detection/Segmentationを直接適用できるレベルに到達できるよう、難易度の高い多様な実践例を習得する

  • Object Detection/Segmentationを構成する多様な基礎知識の習得

  • 様々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、自分だけのモデルを作成する

  • 様々なObject Detection/Segmentationモデルの長所と短所を、実習例を通じて直接体得

  • Pascal VOC、MS-COCOなどの主要なデータセットを扱い、TFRecordに変換する

  • CVATツールを利用してデータセットにアノテーションを適用し、自ら学習データを作成する

ハードルは低く、核心はより深く!
ディープラーニングCNNの実務専門家を目指しましょう。

最新改訂版で出会う
ディープラーニング・コンピュータビジョン学習。

平均評価4.9★ 受講生1,300人以上が選んだ、
Inflearnベストセラー 2021全面リニューアル!

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、この度「ディープラーニング・コンピュータビジョン完全ガイド」の改訂版をリリースすることになりました。
既存の講義から約90%の映像を新しく作り直し、より向上し追加された内容をご紹介いたします。

これまで講義に寄せられたフィードバックに基づき、以下のような事項に重点を置いて改訂版を作成しました。

  1. これまで受講生の質問が多かった内容について、より詳細な理論説明
  2. 最新/最高性能を持つObject Detection/Segmentation パッケージベースの実習
  3. Object Detection/Segmentationの最新トレンドを反映
  4. より柔軟で、多様で、拡張性のある実習コードの作成 + より詳細な説明
  5. その他様々な追加授業

改訂版の講義は、断言しますが初版の講義よりもさらに優れ、より詳細な内容で構成されています。皆さんを最新のディープラーニングベースのObject DetectionとSegmentationの領域へとご案内します。


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 DetectionSegmentationへと急激に移動しています。

▲知能型映像情報認識 ▲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 ▲自動運転車両など、多くの分野でディープラーニングベースのObject DetectionとSegmentation技術が拡散しています。これに伴い、国内外の屈指のAIリーディングカンパニーも当該分野への投資を惜しまず、開発人材の確保を模索しています。

객체검출, 세그먼테이션 ついに実現した二大トレンドの融合、Object Detection & Segmentation

ここ数年、Object DetectionとSegmentation分野が急速に発展しており、関連する実務能力を備えた人材へ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ため、学習のための本、資料、講義などが不足しており、適切な人材育成が難しいのが現状です。

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
成長できるよう導きます。

권 철민, 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

本講義は、Object DetectionとSegmentationに関する深い理論解説と、現場ですぐに活用できる多くの実習例で構成されており、皆さんを現場で必要とされるディープラーニングベースのコンピュータビジョン専門家へと成長させてくれるでしょう。


易しい概念の説明から
深い理論まで。

膨大なObject Detection/Segmentation分野について、易しい概念からRCNN系列、SSD、YOLO、RetinaNet、EfficientDet、Mask RCNNなどの深い理論まで、明快に解説します。

객체검출, 세그먼테이션 丁寧な講義資料とともに、概念をしっかりと習得することができます。

実習例題を通じた
ディープラーニングの実戦能力の最大化。

直接コーディングしながら実装してみること以上に、実践能力を高める方法はありません。
本講義は多くの実習例題で構成されており、これを通じて皆さんのObject DetectionとSegmentationの実装実践能力を最大限に引き出します。

몸이 기억하고 있다! ©SLAM DUNK

このような方に
おすすめです。

ディープラーニングCNNがどのように
実務に適用できるか
悩んでいた方

ディープラーニングベースの
コンピュータビジョンソリューション
開発を希望される方

ディープラーニング画像分類の能力を
最新のCV技術まで
広げたい方

人工知能大学院への進学、
ディープラーニングベースのCV分野の
就職・転職準備中の方

前提知識を確認してください。

  • Python(パイソン)プログラミングの経験およびディープラーニングCNNに関する基礎知識が必要です。
  • その他、TF.KerasまたはPytorchに関する多少の経験があれば、なお良いです。

他ではなかなか見られない
最新のCV技術を一度に。

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

MMDetection、Ultralytics Yoloなど
汎用的なOpenCV DNNとTensorflow Hubを活用した推論(Inference)実習

多様な画像と映像に対する
Object Detection/Segmentationの実習

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

様々なカスタムデータセットで
モデルのトレーニング実習

多様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、様々なカスタムデータセットでモデルをトレーニングし、自分だけのObject Detection/Segmentationモデルを作成できなければなりません。また、そのモデルの性能を改善し、評価(Evaluation)できる能力も必要です。

本講義は、皆さんに様々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、最適な推論モデルを生成する能力を養っていただくものです。

自作のトレーニング用データセットで
カスタムモデルのトレーニング / 推論の実習

自作のトレーニング用データセットを用いた実習

アノテーションツールのCVATを利用して、一般的な画像にバウンディングボックスのアノテーションを適用したトレーニング用データセットを自ら作成し、作成したデータセットを用いてカスタムモデルのトレーニングおよび推論を実習します。


実習環境 🧰

本講義は主にGPUをベースに実習を進めます。GPUを利用した実習はRunpodで実習環境を構築し、GPUに関係のない実習はGoogle Colab環境を使用しても問題ありません。

Runpodの場合、実習のために約10〜20ドル程度の追加費用が発生します。10ドルでも実習を進めることは可能ですが(少しタイトです^^;;)、より余裕を持って実習を行うためには、20ドル程度の費用を推奨いたします。

受講前にご確認ください!

  • RunpodのGPU環境を使用しない場合、演習を進めるのが難しくなります。あらかじめご了承いただけますようお願いいたします。

実習コードおよび講義教材 👨‍💻

実習コードhttps://github.com/chulminkw/DLCV_Newからダウンロードいただけます。実習コードを事前に確認しておくことで、実習を理解するために必要なプログラミングレベルを把握するのに役立ちます。

객체검출, 세그먼테이션 320ページ分の講義PDF教材を提供

講義に使用された教材(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いただけます。


理論を学ぶために
実習より優れた方法はありません。

ディープラーニングの理論を完璧に理解できるまで待たないでください。理論を学ぶために、実習以上に優れた方法はありません。

一旦コーディングを始めれば、私たちの脳は実体的な理解をするために後からついてくるようになっています。講義で提示する様々な実習例題を、私と一緒に実装してみましょう。講義を聴きながら、キーボードを叩きながら直接実装してみれば、これまで雲を掴むようだった部分が次第に具体化されていくはずです。

専門家になるためには、時には(私の考えでは、ほとんどの場合そうだと思いますが)歩き方を学ぶ前に走らなければならない時もあります。本講義は、皆さん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られるよう、最高のパートナーとなります。

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のテスト時にジャービスに言った言葉

「時には、歩き出す前に走らなければならないこともある。」

インフランが出会った人 👨‍💻

クォン・チョルミンさんのインタビューを読んでみてください | 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があるすべての人

  • ディープラーニングベースのObject Detection(物体検出)とSegmentation(セグメンテーション)について、理論中心の学習をしてこられた方

  • ディープラーニングCNNがどのように実務に適用できるか悩んでこられた方

  • ディープラーニングのCNN画像分類(Image Classification)を超えて、物体検出(Object Detection)やセグメンテーション(Segmentation)の分野へとスキルを広げたい方

  • 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される方

  • KaggleなどのコンペティションでObject Detection/Segmentationチャレンジに挑戦したい方

  • AI大学院を準備中の方

  • ディープラーニングベースのコンピュータビジョン分野への転職を準備されている方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonプログラミングの経験

  • ディープラーニングCNNに関する基礎知識

  • (任意) TF.KerasやPytorchに関する浅い経験

こんにちは
dooleyz3525です。

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(元) エンコアコンサルティング

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AIフリーランスコンサルタント

『Python機械学習完璧ガイド』著者

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講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
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4.9

165件の受講レビュー

  • sdf80367845님의 프로필 이미지
    sdf80367845

    受講レビュー 9

    平均評価 4.8

    5

    72% 受講後に作成

    最高です。 。このような講義をこの価格で聞くことができるということ自体が幸運なようです。 。 100番イチオシします

    • webmaster1570님의 프로필 이미지
      webmaster1570

      受講レビュー 2

      平均評価 5.0

      5

      38% 受講後に作成

      実務でもすぐに応用できる立派な講義です。

      • sb0205185900님의 프로필 이미지
        sb0205185900

        受講レビュー 2

        平均評価 3.0

        5

        52% 受講後に作成

        ほんとうに言うのはいいですね。このコースを聞いて幸せを見つけました。本当にありがとうございました。

        • yoonducklim0908님의 프로필 이미지
          yoonducklim0908

          受講レビュー 7

          平均評価 5.0

          5

          7% 受講後に作成

          極鋼です。良い練習の例は大きな助けになりました^^

          • bskhan7801님의 프로필 이미지
            bskhan7801

            受講レビュー 15

            平均評価 4.6

            5

            31% 受講後に作成

            クォンチョルミン講師の講義は常に最高です。 ありがとうございます。

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