20枚の写真で自分だけの人工知能を作ってみることができますよ！

• 複雑な内容 芽を抜いて人工知能コンピュータビジョンのWorkFlow中心と理解できます。
• 非専攻者、人工知能初心者、自分だけのデータを持ちたい人は、みんなが非常に簡単に人工知能モデルが生成される過程を学びます。

人工知能モデルの制作、なぜ学ぶべきですか？

Custom AI Model（私の人工知能）を製作する方法を学びながら
すべての産業分野に融合するための利益を見つけることができます。

複雑な人工知能の概念部分を占める
簡単に構成プロセスと方法を提示し、オブジェクト検出システムに活用するか、
CCTV連携プロジェクトに使用できるコンピュータビジョンの最も基本的な流れを学ぶ
産業と接木できます。

自分のものを認識して学習することで
私のAIの結果を確認できる個人モデルを作成できます。

_{講義中に出てくる私の認識モデル}

この講義の特徴

• 内容は全体的にできるだけ短くして没入度を高めようとしました。
• 人工知能コンピュータビジョンに必要な最小限の機能がすべて含まれています。

学習スキル

python
人工知能を回すプログラム

Anaconda
Pythonの環境に合わせるプログラム

LabelImg
画像からオブジェクトをラベルとして取り出すプログラム

YOLOv5
人工知能、それ自体...bb

セクション別コンテンツ

Section 0. Setting
人工知能を始める前に、心の準備と一緒にいくつかの設置だけがただ！して写真を撮る段階です！ （20枚!!）

Section 1. Annotation
画像からオブジェクトを分離する必要がある手作業のステップです！

Section 2. Refining
画像を減らして回転させるなど、データの洗練作業です。

Section 3. Train and Valid
人工知能学習のための準備をしてウェブカメラで結果を確認することができる過程です！

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Q&A

Q. コーディングの「鼻」者も知らないのに可能でしょうか？

中身のコーディングが入っていますが、まったく知らなくてもフォローできるように構成しました！

Q. 人工知能、それは難しいのではないですか？

人工知能を作るのは難しいです。また複雑です。
しかし、このレッスンはすでに研究を通じて作成されたモデルで私たちのデータを学ぶクラスです！
難しくありません！

Q. 講義内容の中で知らないことがあればどうでしょう？

質問窓はいつも開いています！
そして、その問題について必要だと思われるなら、追加映像を載せておきます！

Q. 私のコンピュータにGPUがなければどうですか？

GPUがない場合は、学習に時間がかかることがあります。
この場合は、Google Colab環境を利用してGPUを使用することをお勧めします。