コンピュータビジョン用ディープ・ラーニング：CNNからGANへ

コンピュータが視覚的世界を「見る」ことを学び，解釈する方法を考えたことがありますか？リアルタイムで物体を識別するから完全に新しい画像を作成するまで，その力は現代のディープ学習アーキテクチャにある。 コンピュータビジョンシステムの実装技術を学びます。テキストベースの説明とコード例を通して、コンピュータビジョン実践者のように考える方法を学びます。 学ぶことは ＣＮＮの進化を，古典的な設計からＲｅｓＮｅｔやＩｎｃｅｐｔｉｏｎのような現代的なアーキテクチャへと理解する。 また，画像中の複数のアイテムを同定し，位置を特定するための物体検出モデルを構築した。 また，画像の内容とスタイルを混ぜ合わせるためのニューラルスタイル転送を実装し，芸術的な画像を作成した。 ＧＡＮの構築と訓練により，生成的ＡＩの基礎を探求した。 実世界のコンピュータビジョン応用のための画像データセットの作成とモデル性能の評価の実習を行った。 また，Ｐｙｔｈｏｎでの一般的なＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗとＫｅｒａｓフレームワークを用いて，複雑なモデルを段階的に実装する。 これは、基本的な概念とキーワードから始まり、読んだことを実践するための実践的な演習に進む。書面のチュートリアルに従って、各種のモデルを構築し、訓練し、実践を通じて理解を固める。 このコースは，Ｐｙｔｈｏｎと機械学習の概念を基本的に理解している学習者向けに設計されています。コンピュータビジョンの経験は不要です。 現代のコンピュータビジョンの世界への旅を今日から始めましょう。