最新のディープラーニング技術とオブジェクト認識

ディープラーニング最新の技術の一つであるVision Transformerを勉強し、Pytorchを利用して論文を実装する講義です。ビジョン分野の新しい未来を私と一緒に体験してください！

名刺認識を実装する実践を通じて、OpenCVを活用し、画像を処理する方法を学びます。 OpenCVについては簡単に説明し、名刺認識を実装するために必要なOpenCV関数はより詳細に説明する方法です。つまり、基礎講座というよりは名刺認識という実戦のためのエキスを提供します。 TesseractとMicrosoftのOCRエンジンを活用する方法も含まれています。 本講義のソースコードはPythonベースですが、活用するOpenCVクラスや関数と画像認識や処理技術を習得するため、これをもとにAndroidやiOSに適用することは無理はないでしょう。 受講者は講義スライド、実際に動作する名刺認識ソースコードを提供します。 2017年1月と2月に3回のオフラインセミナーを行い、さらに改善され検証された講義内容を講師が丁寧にオンライン用に再録したものです。 本講義で活用されるOpenCV関数です。 cv2.Canny() cv2.GaussianBlur() cv2.VideoCapture() cv2.adaptiveThreshold() cv2.approxPolyDP() cv2.arcLength() cv2.boundingRect() cv2.boxPoints() cv2.contourArea() cv2.convertScaleAbs() cv2.createTrackbar() cv2.cvtColor() cv2.destroyAllWindows() cv2.dilate() cv2.drawContours() cv2.findContours() cv2.getAffineTransform() cv2.getPerspectiveTransform() cv2.getTrackbarPos() cv2.imread() cv2.imshow() cv2.imwrite() cv2.minAreaRect() cv2.namedWindow() cv2.rectangle() cv2.resize() cv2.threshold() cv2.waitKey() cv2.warpAffine() cv2.warpPerspective()

さまざまな人工ニューラルネットワークの構造と動作原理を理解し、優れたモデルを作るために必要な必須知識を伝える講義です。

実務への適用や面接対策でお困りではありませんか？私の現場での経験を活かし、CNNからDETRまでコードを中心にしっかりとレクチャーします。

画像をアップロードすると、Opencvが処理して顔を検出するWebアプリを作成します。

AI人工知能、モバイルが大勢だという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、モバイルでどのように書くのでしょうか？それでは、生活の中で活用される便利なモバイルComputer Visionプロジェクトを一緒に学びましょう。

TensorFlow活用の優良事例であるAirbnbデータサイエンスチームの「Amenity Detection」プロジェクトをクローンプロジェクトとして進め、その経験をGitHubブログにまとめてAIポートフォリオを作成できる講座です。

畳み込みニューラルネットワークの核心モジュールである畳み込み層とプーリング層の演算を理論的に完璧に整理し、自ら実装することで実装能力を養う講義です。

ニューラルネットワークをFPGAに実装する――言葉としては聞き慣れていますが、実際に成し遂げた人は多くありません。 キャップストーンプロジェクトやコンテスト、卒業制作で一歩先を目指すなら、モデルを学習させるだけでなく、その演算が実際のチップ上でどのように動くのかを自分で作り、証明できなければなりません。この講座はまさにその部分、理論と実物のハードウェアとの隔たりを越えるためのものです。 実際の人の手書き文字で構成されたMNIST数字を認識するニューラルネットワークアクセラレータ（NPU）を、仕様の読み解きから、Pythonゴールデンモデル、Machine Learning学習、Verilog RTL設計、FPGA検証まで、最初から最後まで自分の手で完成させます。ラインバッファと並列MACで構成するConv層、ReLU・MaxPool・Flattenを経て、全結合層とArgmaxまで――9つのブロックを1つのチップに統合し、"Pythonの正解データとハードウェアの出力が1ビットも異ならない（Bit-True）"ことを自ら証明します。シミュレーションは問題なく動くのに、結果だけが微妙に異なる――そんなもどかしい瞬間を乗り越える方法まで、この講座に盛り込みました。 整数量子化、配列の軸順序の変換、アキュムレータのオーバーフロー防止など、一般的なディープラーニング教材では扱われない実践的なノウハウを、一つひとつ丁寧に解説します。私はRISC-V CPU設計とFPGAのBit-True検証に長年取り組む中で経験した試行錯誤を、皆さんが繰り返さずに済むよう、この講座に凝縮しました。授業が終わる頃には、"自分で設計し、証明した"と言える、完成したハードウェアプロジェクトが手元に残ります。

ボストンマラソンのビッグデータに基づいて、PythonとTensorflow 2を利用して、多様で有用な機械学習回帰（Regression）と分類（Classification）プロジェクトを理論とともに学ぶ機械学習総合プロジェクトコースです。

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