初めての画像分類モデル開発( CNN/Vision Transformer/YOLO/AWS Rekognition)

本コースは画像分類に初めて取り組む方のためのコースで、大きく、CNNベースの画像分類、Vision Transformerによる画像分類、YOLOというライブラリを用いた画像分類、そして最後にAWSのAutoMLであるAmazon Rekognitionを用いた画像分類を行います。

簡単なコーディングができる方は全て実行していただけますし、コーディングができないという方はAmazon Rekognitionだけ試すこともできますので、各自の好みに応じてチャレンジしていただければと思います。

本コースの内容

• ディープラーニングの基礎知識

• 畳み込みニューラルネットワークCNNベースの画像分類（EfficientNet）

• Vision Transformerによる画像分類

• YOLOによる画像分類

• Amazon Rekognitionによる画像分類

実行環境

実行環境はGoogle Colaboratoryを使用しますので、特に環境構築等は不要です。

ただし、Amazon Rekognitionを試される場合はAWSアカウントが必要になります（若干の課金が発生する可能性がありますので、そちらはご了承ください）。

対象者

本コースの対象は、画像分類に初めて取り組む方です。すでに業務などで画像分類などを行なっている方は対象外となります。

その他

- EfficientNet, Vision TransformerはKerasを用いてコードを書いていきます。

- デプロイなどは行いません。あくまでモデルを作るところまで行います。

- 機械学習の知識や精度評価などは話しませんし、詳しく取り扱いません。

最近は仕事でも画像データを扱うケースも多くなってきたかと思います。

本コースは1時間半程度にまとめられており、休みの日などにパッと見ることもできますから、ぜひこの機会にお試しください！