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-
What you'll 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。
Requirements
- Google Colaboratoryを使用するため、ローカル環境はWindowsでもMacでも大丈夫です。
- Google Colaboratoryを使用するためにGoogleアカウントが必要になります。
- 何らかのプログラミング経験があった方が望ましいです。
- Pythonの基礎を学ぶためのテキストがダウンロード可能ですが、動画によるPythonの解説はありません。
- 機械学習やデータサイエンス、深層学習について詳しい解説はありません。
- 中学-高校レベルの数学で十分です。高度な数学は必要ありません。
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。
Who this course is for:
- 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。
Instructor
「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。
AIの教育/研究/アート。
東北大学大学院理学研究科、物理学専攻修了。博士(理学)。
法政大学デザイン工学部兼任講師。
オンライン教育プラットフォームUdemyで、十数万人にAIを教える人気講師。
複数の有名企業でAI技術を指導。
「AGI福岡」「自由研究室 AIRS-Lab」を主宰。
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」「PyTorchで作る!深層学習モデル・AI アプリ開発入門」「BERT実践入門」「生成AIプロンプトエンジニアリング入門」(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)。