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最新のディープラーニング技術とオブジェクト認識

リアルタイムオブジェクト認識モデルである初期YOLOモデルから最新モデルまで学べる講義です。さらに、オブジェクト認識に加えて、さまざまなディープラーニング技術を学びます。

（4.5）受講レビュー 11件

受講生 220名

難易度 初級

受講期間 無制限

Deep Learning(DL)
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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

4.5

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큰돌

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最高の講義

5.0

황정호

31% 受講後に作成

ありがとうございます。

5.0

pigpapa

31% 受講後に作成

いいですね。

受講後に得られること

  • 最新のオブジェクト認識モデル

  • 様々なディープラーニング技術

最新バージョンYOLOv6
オブジェクト認識モデルとディープラーニングの知識を学ぶ 🔥

リアルタイムオブジェクト認識モデル
YOLOのすべてのバージョンを一度に！ 🗂️

オブジェクト認識モデルは、コンピュータビジョン分野のトップ5キーワードに3つも挙げられるほど人気のあるテーマです。今回の講義では、最新モデルYOLOv6でオブジェクト認識モデルについて学習します。オブジェクト認識モデルは、最新のディープラーニング技術を積極的に活用しながら開発されてきました。したがって、オブジェクト認識を勉強しながら、さまざまなディープラーニング技術も習得できます。 （すべての講義資料は提供されます。）

この講義はディープラーニング基礎知識が求められ、オブジェクト認識に入門される方を対象に作られた講義です。講義の目的は、オブジェクト認識モデルの理解とディープラーニングの知識を広げることです。したがって、オブジェクト認識を中心に勉強しますが、さまざまなディープラーニング技術をできるだけ多く紹介していきたいと思います。

講義の特徴✨

1️⃣

リアルタイムオブジェクト認識モデル
YOLOv1からv6まで
扱うオールインワン講義

2️⃣

オブジェクト認識、人工ニューラルネットワーク、
正規化技術など
様々なディープラーニング技術を含む

3️⃣

2022年までの
論文42編
AIレポート1編参考

YOLOモデルとは？ 🤔

YOLOはリアルタイムオブジェクト認識を可能にする最高のモデルの1つです。最新モデルであるYOLOv6 （2022）は、実際の産業に適用できるように非常に高い画像処理速度を持ち、軽量化も良くなっているモデルです。

学習内容📚

  1. オブジェクト認識の入門と評価指標
  2. YOLOv1
  3. YOLOv2
  4. YOLOv3
  5. YOLOv4
  6. YOLOv6
  7. YOLOv6実習
  8. 熟練者になる方法（論文の読み方）

予想される質問 Q&A 💬

Q. ディープラーニングの基本知識だけでオブジェクト認識モデルを理解できますか？

この講義は、ディープラーニングの基本知識がある方を対象に作った講義です。難しく感じられるかもしれませんが、アイデアを広げることができる良い講義です。できるだけ理解できるように講義の難易度を調整しました。

Q.なぜオブジェクト認識を勉強する必要がありますか？

オブジェクト認識モデルは、画像処理関連の最新技術を積極的に活用して開発されているため、さまざまな技術も一緒に学ぶことができ、ディープラーニングの知識を広げるのに非常に良い分野です。したがって、ディープラーニングに興味があれば、無条件の利益になる勉強です。また、活用度が非常に高い技術です。

Q. どのプログラムを使用しますか？

YOLOv6の練習は、別途のインストールを必要としないGoogleのコラボレーションで行われます。 Googleアカウント（無料）が必要で、コラボが使用できない場合は、練習に支障をきたす可能性があります。

なぜディープラーニング型ですか？ ✒️

数学/データ分析専攻知識、多数のディープラーニング/マシンラーニングプロジェクト経験とリサーチエンジニアの経歴をもとに、必ず勉強しなければならない内容を学びます。

  • SCI(E)論文、国際学会発表多数
  • 人工知能関連大学諮問多数
  • 「ディープラーニングのためのパイトッチ入門」著書（世宗図書学術部門2022優秀図書に選定）

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

  • オブジェクト認識をすばやく学びたい人

  • 様々なディープラーニング知識を習得したい方

  • 人工知能関連大学院を準備する方

前提知識、
必要でしょうか？

  • 本当の人工知能につながるディープラーニングの概念をつかむ

こんにちは
dlbroです。

5,176

受講生

408

受講レビュー

261

回答

4.7

講座評価

7

講座

こんにちは。

ディープラーニング/機械学習関連のYouTubeチャンネルを運営しているディープラーニング・ホヒョンです。

数学/データ分析を専攻し、多数のディープラーニングプロジェクトを完了、および遂行しています。

機械学習、高度な機械学習、ディープラーニング、最適化理論、強化学習などの人工知能 の内容と、線形代数学、微積分、確率統計、解析学、数値解析などの数学の内容まで、皆さんと共有できる知識を持っています。

皆さん、はじめまして！

* 関連経歴

現) SCI(E) 論文、国際学会発表多数

現）人工知能関連の大学諮問多数

前）K企業 主任研究員 - データ分析およびシミュレーション：新製品開発、性能向上、新技術適用

著書「ディープラーニングのためのPyTorch入門」（2022年世宗図書学術部門優秀図書に選定）

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カリキュラム

全体

35件 ∙ (4時間 49分)

講座資料（こうぎしりょう）:

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

11件

4.5

11件の受講レビュー

  • favor1192356님의 프로필 이미지
    favor1192356

    受講レビュー 3

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    31% 受講後に作成

    • paulmoon008308님의 프로필 이미지
      paulmoon008308

      受講レビュー 111

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      平均評価 4.9

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      20% 受講後に作成

      • nzell839515님의 프로필 이미지
        nzell839515

        受講レビュー 2

        ∙

        平均評価 4.5

        4

        100% 受講後に作成

        YOLOを始める方なら全体的に一度くらいは見てもいい理論講義。数学的概念はほとんどです。実習はないと思います。

        • dlbro
          知識共有者

          受講評ありがとうございます！

      • kundol님의 프로필 이미지
        kundol

        受講レビュー 13

        ∙

        平均評価 5.0

        5

        100% 受講後に作成

        最高の講義

        • dlbro
          知識共有者

          受講のご感想、誠にありがとうございます！！

      • toogood4152님의 프로필 이미지
        toogood4152

        受講レビュー 10

        ∙

        平均評価 4.1

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        初級 / Deep Learning(DL), Portfolio, GitHub

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        100+
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        OpenCV + WebApp（顔の目の検出Webアプリを作成）

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        初級 / Django, Web Application, OpenCV, Computer Vision(CV)

        4.3

        (12)

        100+

        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。

        初級

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        Django, Web Application, OpenCV

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        100+
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        中級以上 / Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras, Computer Vision(CV)

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        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。

        中級以上

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        Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras

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        中級以上 / Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras, Computer Vision(CV)

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        入門 / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AI, AI Agent

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