- 運営しているクリエイター
2022年5月の記事一覧
【Section3: 有名モデルの実装1】AIによる画像分類を学ぼう！【PyTorch+Colab】 -Udemyコースを一部無料公開-
「AIによる画像分類を学ぼう！」は、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）などをベースにした画像分類技術を学ぶ講座です。 https://www.udemy.com/course/image-classification/?referralCode=88A1CF3B4CB8B36E2FEF フレームワークにPyTorchを使い、Google Colaboratory環境で様々な画像分類のモデルを実装します。 AIによる画像分類は第3次AIブームのきっかけになった技術であり、応用範囲が広く多様な分野で使われています。 本コースでは、最初にPyTorchの使い方、CNNの基礎を学んだ上で、AlexNet、ResNet、MobileNetなどの有名モデルを実装します。 さらに、Transformerを利用した画像分類モデル「Vision Transformer」（ViT）も扱います。 AIによる画像分類技術をうまく利用すれば、従来人間しかできなかったタスクの自動化が可能です。 様々な画像認識モデルの仕組みを学び、Pythonで実装できるようになりましょう。 注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live! 人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。 講義で使用する教材はこちら: https://github.com/yukinaga/image_classification 講座の内容は以下の通りです。 Section1. 画像分類の概要 → 画像分類の概要、および開発環境について学びます。 Section2. CNNの基礎 → 様々な画像分類技術のベースとなる、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）について学びます。 Section3. Section4. 有名モデルの実装 → AlexNet、ResNet、MobileNetなどの様々な有名モデルを実装します。 Section5. Transformerの利用 → 「Transoformer」を利用した画像分類モデルを構築します。 なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックを予め配布します。 Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。 【自由研究室 AIRS-Lab】 「AI」をテーマに交流し創造する、Web上のコミュニティです。 https://www.airs-lab.jp/ 【News! AIRS-Lab】 AIの話題、講義動画、Udemyコース割引などのAIRS-Labの最新コンテンツをメールで配信します。 https://www.airs-lab.jp/newsletter 【Live!人工知能】 毎週月曜日21時に開催。人工知能（AI）技術に関する無料のライブ講義です。 YouTube Liveを利用して配信されます。 以下のチャンネルで過去のライブ動画の一部を見ることができます。 https://www.youtube.com/channel/UCT_HwlT8bgYrpKrEvw0jH7Q 講師: 我妻幸長（@yuky_az） 「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社（ https://sai-lab.co.jp ）の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。 東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。 法政大学デザイン工学部兼任講師。 Web上のコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」を主宰。 興味の対象は、人工知能（AI）、脳科学、シンギュラリティなど。 オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。 複数の有名企業でAI技術を指導。 著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書」「あたらしい脳科学と人工知能の教科書」「Google Colaboratoryで学ぶ! あたらしい人工知能技術の教科書」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による 世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。
【Section2: CNNの基礎】AIによる画像分類を学ぼう！【PyTorch+Colab】 -Udemyコースを一部無料公開-
「AIによる画像分類を学ぼう！」は、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）などをベースにした画像分類技術を学ぶ講座です。 https://www.udemy.com/course/image-classification/?referralCode=88A1CF3B4CB8B36E2FEF フレームワークにPyTorchを使い、Google Colaboratory環境で様々な画像分類のモデルを実装します。 AIによる画像分類は第3次AIブームのきっかけになった技術であり、応用範囲が広く多様な分野で使われています。 本コースでは、最初にPyTorchの使い方、CNNの基礎を学んだ上で、AlexNet、ResNet、MobileNetなどの有名モデルを実装します。 さらに、Transformerを利用した画像分類モデル「Vision Transformer」（ViT）も扱います。 AIによる画像分類技術をうまく利用すれば、従来人間しかできなかったタスクの自動化が可能です。 様々な画像認識モデルの仕組みを学び、Pythonで実装できるようになりましょう。 注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live! 人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。 講義で使用する教材はこちら: https://github.com/yukinaga/image_classification 講座の内容は以下の通りです。 Section1. 画像分類の概要 → 画像分類の概要、および開発環境について学びます。 Section2. CNNの基礎 → 様々な画像分類技術のベースとなる、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）について学びます。 Section3. Section4. 有名モデルの実装 → AlexNet、ResNet、MobileNetなどの様々な有名モデルを実装します。 Section5. Transformerの利用 → 「Transoformer」を利用した画像分類モデルを構築します。 なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックを予め配布します。 Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。 【自由研究室 AIRS-Lab】 「AI」をテーマに交流し創造する、Web上のコミュニティです。 https://www.airs-lab.jp/ 【News! AIRS-Lab】 AIの話題、講義動画、Udemyコース割引などのAIRS-Labの最新コンテンツをメールで配信します。 https://www.airs-lab.jp/newsletter 【Live!人工知能】 毎週月曜日21時に開催。人工知能（AI）技術に関する無料のライブ講義です。 YouTube Liveを利用して配信されます。 以下のチャンネルで過去のライブ動画の一部を見ることができます。 https://www.youtube.com/channel/UCT_HwlT8bgYrpKrEvw0jH7Q 講師: 我妻幸長（@yuky_az） 「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社（ https://sai-lab.co.jp ）の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。 東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。 法政大学デザイン工学部兼任講師。 Web上のコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」を主宰。 興味の対象は、人工知能（AI）、脳科学、シンギュラリティなど。 オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。 複数の有名企業でAI技術を指導。 著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書」「あたらしい脳科学と人工知能の教科書」「Google Colaboratoryで学ぶ! あたらしい人工知能技術の教科書」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による 世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。
【Section1: 画像分類の概要】AIによる画像分類を学ぼう！【PyTorch+Colab】 -Udemyコースを一部無料公開-
「AIによる画像分類を学ぼう！」は、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）などをベースにした画像分類技術を学ぶ講座です。 https://www.udemy.com/course/image-classification/?referralCode=88A1CF3B4CB8B36E2FEF フレームワークにPyTorchを使い、Google Colaboratory環境で様々な画像分類のモデルを実装します。 AIによる画像分類は第3次AIブームのきっかけになった技術であり、応用範囲が広く多様な分野で使われています。 本コースでは、最初にPyTorchの使い方、CNNの基礎を学んだ上で、AlexNet、ResNet、MobileNetなどの有名モデルを実装します。 さらに、Transformerを利用した画像分類モデル「Vision Transformer」（ViT）も扱います。 AIによる画像分類技術をうまく利用すれば、従来人間しかできなかったタスクの自動化が可能です。 様々な画像認識モデルの仕組みを学び、Pythonで実装できるようになりましょう。 注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live! 人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。 講義で使用する教材はこちら: https://github.com/yukinaga/image_classification 講座の内容は以下の通りです。 Section1. 画像分類の概要 → 画像分類の概要、および開発環境について学びます。 Section2. CNNの基礎 → 様々な画像分類技術のベースとなる、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）について学びます。 Section3. Section4. 有名モデルの実装 → AlexNet、ResNet、MobileNetなどの様々な有名モデルを実装します。 Section5. Transformerの利用 → 「Transoformer」を利用した画像分類モデルを構築します。 なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックを予め配布します。 Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。 【自由研究室 AIRS-Lab】 「AI」をテーマに交流し創造する、Web上のコミュニティです。 https://www.airs-lab.jp/ 【News! AIRS-Lab】 AIの話題、講義動画、Udemyコース割引などのAIRS-Labの最新コンテンツをメールで配信します。 https://www.airs-lab.jp/newsletter 【Live!人工知能】 毎週月曜日21時に開催。人工知能（AI）技術に関する無料のライブ講義です。 YouTube Liveを利用して配信されます。 以下のチャンネルで過去のライブ動画の一部を見ることができます。 https://www.youtube.com/channel/UCT_HwlT8bgYrpKrEvw0jH7Q 講師: 我妻幸長（@yuky_az） 「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社（ https://sai-lab.co.jp ）の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。 東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。 法政大学デザイン工学部兼任講師。 Web上のコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」を主宰。 興味の対象は、人工知能（AI）、脳科学、シンギュラリティなど。 オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。 複数の有名企業でAI技術を指導。 著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書」「あたらしい脳科学と人工知能の教科書」「Google Colaboratoryで学ぶ! あたらしい人工知能技術の教科書」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による 世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。