
Excelで味わうディープラーニング
hjk1000
Excelでディープラーニングの原理を目で見て学んでみましょう。
입문
Excel, Deep Learning(DL), VBA
本講義では、フォトモザイクを生成する全体プロセスをアルゴリズムの観点から見ていきます。 入力画像をK-meansクラスタリングによってタイル数に合わせた代表色集合に縮小した後、ハンガリアンアルゴリズムを適用して各色とタイルを1:1で最適マッチングします。 これにより、画像処理と組合せ最適化アルゴリズムが結合されて一つの視覚的成果物を作り出すプロセスを理解します。
画像データの理解
クラスタリング技法 - KMEANアルゴリズム実習
1:1マッチング技法 - ハンガリアンアルゴリズム実習
入力画像を分析して全体の色分布を把握した後、K-meansクラスタリングを適用してタイル数に合った代表色で画像を単純化します。その後、各タイルと代表色の差をコストとして定義し、ハンガリアンアルゴリズムを使用して色とタイルを1:1で最適マッチングします。この過程を通じて色情報とタイルが調和よく結合されたフォトモザイクが完成し、画像処理と最適化アルゴリズムの連携を直感的に理解することができます。
学習対象は
誰でしょう?
コンピュータビジョン・画像処理入門者
アルゴリズム・最適化に興味のある開発者及び学生
データ駆動型ビジュアライゼーション・メディアアートに関心のある学習者
前提知識、
必要でしょうか?
エクセル基礎
Pythonの基礎
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受講生
44
受講レビュー
10
回答
4.7
講座評価
11
講座
こんにちは
非専門家としてディープラーニングを熱心に勉強している社会人です。
勉強しながら感じたことを、皆さんと共有したいと思っています。
ありがとうございます。
全体
6件 ∙ (2時間 10分)
¥698
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