【事前知識不要】Pythonで始める画像認識入門：深層学習の基礎から実践まで

この講座は、プログラミング初心者でも、数学が苦手でも、AIの第一歩を踏み出したいあなたのための講座です。

PythonとGoogle Colaboratoryを使って、手を動かしながらニューラルネットワークを学び、画像認識モデルをゼロから作成できます。

難しい数学は不要！ 図やアニメーションを多用し、直感的に深層学習の仕組みを理解できます。りんごの画像を自動で判別するモデルを作ったり、自分の好きな画像でオリジナルのAIを作ってみませんか？

この講座で学べること

• ニューラルネットワークの基礎

• PythonとGoogle Colaboratoryを使ったプログラミング

• 画像認識モデルの作り方

  
  

なぜこの講座がおすすめか

• 分かりやすい: 図やアニメーションを多用し、難しい概念も簡単に理解できる

• 実践的: 実際に手を動かしながら学べる

• 初心者向け: 前提知識、プログラミング経験がなくてもOK

  
  

各章の詳細

1. はじめに

2. Python入門

   • Pythonのインストールと基本的な使い方

   • Google colabの使い方

   • Python基本構文

   • NumPy、Matplotlib

3. 機械学習入門

   • 機械学習入門

   • 過学習と未学習

   • 評価指標

   • 混合行列

4. ディープラーニングとは

   • ディープラーニングとは

5. ニューラルネットワークの基礎

   • ニューラルネットワーク基礎

   • CNNについて

   • 活性化関数

   • パーセプトロン、多層パーセプトロン

   • 誤差逆伝播法

   • 最適化アルゴリズム

6. TensorFlow/Keras入門

   • TensorFlow/Keras入門

   • TensorFlow/Kerasのインストールと基本的な使い方

   • Sequentialモデル

   • モデルのコンパイル、学習、評価

7. 画像認識入門

   • 画像認証入門

   • MNISTデータセットを使った手書き数字認識

   • 画像分類、物体検出

8. 実践プロジェクト

   • 実践プロジェクト

   • プロジェクト概要、画像データセットの準備

   • モデルの構築

   • モデルの訓練と改善

   • モデルの改善

     
     

深層学習の楽しさを体験したい方は、ぜひこの講座をご受講ください。