
Pythonを始めよう、Colabで学ぶコアレッスン1
nomad
ディープラーニング、モノのインターネットなど、本番プロジェクトを実施するためにPythonプログラミングの実践能力を育成したい講義です。忙しい時間を節約するために、インストールを最小限に抑え、繰り返し重要な内容を習得するために、1つの講義にすべてを入れました。
Beginner
Python
AI人工知能が大勢であることは言うまでもありません。ところで、機械学習とディープラーニングを学び、どこに書くというのでしょうか?それでは、生活の中で活用される有用なモノのインターネットIoT Computer Visionプロジェクトを一緒に学びましょう。
受講生 581名
難易度 中級以上
受講期間 無制限

学習した受講者のレビュー
5.0
비오는 날이 제일 좋음
知っていないので、本当に多くのエラーやメンタルが壊れる過程で私が成長するのを感じました。バージョンが少し古くて合わず、基本環境に合わせるのに3週間かかったが(フォーマットをしてもsdカード4枚壊れた)本当に良い講義でした…ありがとうございます…
5.0
윤여천
.....
5.0
이창한
とても楽しくて楽しく教えてくれます
コンピュータビジョン画像、動画処理
Computer Vision dnn(Deep Learning) 理解と実習
ラズベリーファイIoTデバイスでのディープラーニング機能の実現
画像、動画から物体識別(Object Detection)
画像、動画から物体認識(Object Recognition)
YOLO、Harrなど、さまざまなComputer Visionテクニック
画像、動画から顔認識(Face Recognition)
画像、動画の文字認識(Text Recognition)
Computer Visionの分野でモノのインターネットとディープラーニング
活用する方法と例を学びます。
機械学習、ディープラーニング
今は本番です!
人工知能のホットな分野、Computer Vision!モノのインターネットIoTラズベリーファイと出会い、本番プロジェクトとして生まれました。

活用する能力を育てよう!
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分野で、モノのインターネットIoT装置を活用するプロジェクトを準備することになりました。
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とビジネスを夢見ていきます。私も現在進行中のプロジェクトの準備に役立ちました。
この過程を作りながら過程に入れられなかった「出入者数字世紀」、「車両数字と速度世紀」、「顔を見て年齢と性別識別」、「領収書、名刺認識」 など多様な内容を発展させ、今後の「機械学習、ディープラーニング Computer Vision 総合過程」、「モーバリング」 「ロボットIoTディープラーニング実戦プロジェクト」 など、後続の過程を夢見るようになりました。
プロジェクト紹介

ラズベリーファイとウェブカメラ、そしてOpenCVを利用して直接書いた数字を認識する機能をディープラーニング技術を利用して実装しましょう。

ディープラーニングでは、さまざまなものを見つけることができます。 YOLOとその友人たちが画像に駐車した車の数を数えます。数字を数えてからリアルタイムでクラウドサーバーに保存します。

最新のComputerVisonテクノロジーは、画像や画像の中で文字と数字を認識します(Text Recognition)。カメラで車のナンバープレートを認識する面白いプロジェクトをしましょう。

それでは、画像と画像で顔と目を識別することができます(Face、eye Detection)。そして、ディープラーニングで動作を確認します。

顔だけ認識(Face Recognition)するのではなく、動作を確認して出入り監視システムを作ることができます。
登録された人が出入りしたら、サーバー、ドロップボックス、メールでお知らせください。登録されていない人が来たら警告音を鳴らしてください。
1. 'Model 精度99% 以上 上げる」という特別講義もいたします。この講義は「 [ ラズベリーファイ] IoT ディープラーニングComputer Vision 本番 プロジェクト「コース受講生の方々は、MNISTの手書きモデルが下の写真のように「7をなぜ7とは言えませんか」という質問から始まりました。もちろん、モデルの精度だけでなく、プログラム例外処理、MNIST生データなど様々な要因がありますが、既存のNueral Networkモデルが学習用に単純で、これを99.38%まで精度を高めるためにNueral Networkモデルを再構成する内容を作ってみました。
2. テンサフローKerasでもお好きなモデルを作れる方法を特別講義でお知らせします。 YOLO学習に使用したイメージをそのまま使用してKerasで学習してモデルを作成し、物体を識別する内容です。 YOLOとKerasを学習する内容も学び、互いに比較することもできますよね?
どのツールを使用しますか?
この講義で扱うツールにはどんなものがありますか?この講義は、代表的なComputerVisionソフトウェアライブラリであるOpenCVとPython、Tensorflowに基づいています。
そしてモノのインターネットIoTの代表格であるラズベリーパイを使用します。この他にも、いくつかの有用なソフトウェアをインストールするのに講義の中で一つずつ説明します。
1. ラズベリーファイボード(B+推奨)、PiCamera

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ボーナス!
この内容をさらに提供します!
ボーナスとして「PythonラズベリーパイIoTプロジェクト - リモートモニタリングカー」講義でラズベリーパイに関する内容と
「アンギュラファイアベース完全征服 - PetStoreショッピングモールプロジェクト」講義では、ファイアベース関連講義を特講形式で提供します。
Q. この講義にはどのような特徴がありますか?
A. ディープラーニング、マシンラーニングを本番で活用する方法を考えました。
このコースは、代表的な分野であるComputer Vision関連の理論の説明だけでなく、実戦プロジェクトを通じてディープラーニングを学ぶことになります。
Q. 非専攻者も聞くことができますか?
A. ディープラーニングやデータサイエンスは必ずしも計算を専攻した分だけできる分野ではありません。
学習対象は
誰でしょう?
ディープラーニングを本番で活用したい方
モノのインターネットIoTデバイスでディープラーニングを実装したい方
ディープラーニングを利用した映像処理について学びたい方
Computer Visionに関するプロジェクトを準備する方
ディープラーニング映像処理最新の技法を学びたい方
Computer Vision プロジェクトに活用するサンプルコードをご希望の方
前提知識、
必要でしょうか?
一生懸命学びたい意志
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受講生
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受講レビュー
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回答
4.4
講座評価
25
講座
韓国とNVIDIAが認めたディープテック、シンガポールが選んだフィンテックスタートアップ、グローバルな舞台であなたの可能性を実現します。
ノマドクリエイターは、個人の成長を超え、スタートアップとして飛躍しながら、全世界を舞台に専門的なIT講義を提供しています。
2019年、シンガポール政府のEntrepass Innovatorプログラムを通じて始まった私たちの旅は、やがて革新的なスタートアップの物語へと拡張されました。
2020年には大韓民国で人工知能フィンテックソリューションを開発し、ディープテック分野の先駆者として地位を確立。NVIDIAコラボレーションプログラム最優秀プロジェクトやASUS Global Startup Challenge Awardを含む、数々のグローバルな評価と成果を収めました。
2023年にはNVIDIAの支援により米国に法人を設立し、グローバル市場に向けたさらなる飛躍を開始しました。

スタートアップ創業前、LG CNSやT-moneyなどで25年間System Engineer、Project Manager、IT Consultantとしてグローバルプロジェクトを牽引し、実戦経験と専門性を積み重ねてきました。
PMP、SAP BW、SCJP、MCSE+DBA、OCP-DBAといった専門資格を基盤に、プログラム開発、プロジェクト管理、ITソリューション設計など、多様な分野で成功を収める挑戦を続けてきました。
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全体
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全体
42件
4.5
42件の受講レビュー
受講レビュー 1
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受講レビュー 1
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