AIによる画像分類を学ぼう!【PyTorch+Colab】-CNNの基礎からTransformerの応用まで-

人工知能(AI)を使った画像分類について学ぶコースです。CNNの基礎、CNNベースの有名モデル、Vision Transformer(ViT)などについて学び、Google Colaboratory環境でPythonを使い実装しましょう。

Ratings: 4.56 / 5.00




Description

「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。

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。

What You Will Learn!

  • AIによる画像分類の原理について、基礎的な知識を学びます。
  • Python、PyTorchで書かれた画像分類のコードが読めるようになります。
  • 自分の力で、画像分類のコードを実装する力が身に付きます。
  • AIによる画像分類全般についての知識が身につきます。
  • 様々な画像認識の有名モデルを扱えるようになります。
  • CNNやTrasnformerを使った画像分類モデルを構築できるようになります。

Who Should Attend!

  • AIによる画像分類に興味があるけど、学び方が分からない方。
  • 画像分類のコードがPythonで書けるようになりたい方。
  • AIによる画像分類で、何らかの問題を解決したい方。
  • AIによる画像分類全般の知識が欲しい方。
  • 仕事上、画像分類の知識が必要になった方。
  • AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet、DenseNet、MobileNet、Vision Transformerなどの有名モデルを扱えるようになりたい方。
  • 一歩進んだ画像認識技術を身に付けたい方。