【画像処理マスターコース】Pythonによる基本的な画像処理からセグメンテーションまで

このコースは、Pythonを使った画像処理の基礎から、機械学習・ディープラーニングを活用した応用的な手法、そして最新のセグメンテーション技術までを幅広くカバーする完全ガイドです。

「画像処理って何から始めればいいかわからない」「機械学習やディープラーニングは少し触ったけど、画像系の応用が難しい」といった方に最適のコースです。

古典的なフィルタリングやエッジ検出といった基本から、特徴量エンジニアリングと機械学習、深層学習による画像分類、さらにVision TransformerやSAMによるセグメンテーションまで、段階的にステップアップできます。

実際のコードを動かしながら、理論と実装をバランスよく学べる構成です。最終的には、実務レベルの画像処理プロジェクトに応用できるスキルが身につきます！

【このコースで学べること】

• 画像データの基礎知識とPythonでの基本操作

• 古典的な画像処理手法（フィルタリング、エッジ検出など）

• 機械学習・特徴量エンジニアリングによる画像分類

• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とVision Transformerの基礎

• 教師あり・教師なしの画像セグメンテーション手法（U-net、SAM）

• OpenAI APIを活用した生成AIの応用方法
  

【目次】

1. イントロダクション

2. 画像データの基本

3. 古典的な画像処理

4. 機械学習の振り返り

5. 機械学習のための特徴量エンジニアリング

6. 特徴量を用いた機械学習

7. ディープラーニング・畳み込みニューラルネットワークの振り返り

8. Vision Transformerの振り返り

9. 教師ありセグメンテーション（U-net）

10. 教師なしセグメンテーション（SAM）

11. 生成AIの活用（OpenAI API）
    

【対象となる方】

• 画像処理やコンピュータビジョンに興味があるPythonユーザー

• 機械学習やディープラーニングを画像処理に応用したい方

• 最新のセグメンテーション技術や生成AIに触れてみたい方

• 実務で画像解析やAIプロジェクトに取り組みたい方

• 独学で学びきれなかった画像処理の理論と実装をしっかり学びたい方
  

【必要なスキル】

• Pythonの基本的な文法が理解できること（Pandasなどが使えればOK）

• 機械学習やディープラーニングの基礎知識があるとよりスムーズに学べますが、振り返りながら進みます