TensorFlow を用いたコンピュータビジョンと画像認識

コンピュータビジョンは、機械が視覚世界を解釈し理解することを可能にする技術であり、これを習得するにはディープラーニングアーキテクチャの確かな理解が必要です。このコースは、単純な分類を超え、フレーム内の複数のオブジェクトを識別し、その正確な形状を特定するような複雑なタスクを実行するための体系的な道筋を提供します。 デジタル画像内の情報を認識し、特定し、分類できるニューラルネットワークを設計・改良する方法を学びます。このコースの終了時には、業界標準のモデルを実装し、特定の視覚認識問題を解決するためにそれらを適応させることができるようになります。 学習内容: - 畳み込みニューラルネットワークと空間データ処理の基礎概念を理解する - 転移学習技術を適用し、強力な事前学習済みモデルをカスタムデータセットに活用する - regional-CNN および残差ネットワークアーキテクチャを使用して物体検出システムを構築する - U-Net や Mask R-CNN のような画像セグメンテーション手法を実装し、ピクセルレベルの識別を行う - Vision Transformers の紹介を含む最新のビジョンアーキテクチャを探求する - モデルの堅牢性と精度を向上させるためのデータ前処理とデータ拡張戦略を実践する このコースは、必須の専門用語とアーキテクチャの基礎から始まり、ローカリゼーションやセグメンテーションのような特定のビジョンタスクへと進みます。現代のコンピュータビジョンパイプラインの背後にあるロジックを理解するために、書かれた説明を読み、コードスニペットを分析します。 このコースは、ディープラーニングと人工知能に興味のある初心者向けに設計されており、コンピュータビジョンの事前の経験は必要ありません。今日からコンピュータビジョンのスキルを構築し始めましょう。