【画像判定AI自作にチャレンジ!】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門
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【画像判定AI自作にチャレンジ!】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門

Python 3 でクローリングして画像データを収集、加工し、画像分類器を作ってみよう。ディープラーニングによるモデル作成、改善を自分の集めたデータで実践します。Flaskでウェブアプリ化, XcodeでiOSアプリ化にも挑戦します。
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Last updated 4/2019
Japanese
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What you'll learn
  • オリジナルデータを使って画像分類器を作れるようになります。
  • TensorFlowとKerasを用いたディープラーニング(多層ニューラルネットワーク)を作れます

  • Pythonによるクローリングを用いたデータ収集ができるようになります

  • Pythonによる画像データ加工(サイズ変更や回転)ができるようになります
  • 画像判定AIをFlaskでウェブアプリ化できます
  • Flaskでウェブアプリケーションを作れるようになります。
Course content
Expand all 59 lectures 03:27:55
+ 環境構築(Python, Anaconda, TensorFlow CPU版のインストール)
2 lectures 07:54
Python 3のインストール(Anaconda最新版のインストール)
04:36
TensorFlow(CPU版)のインストール
03:18
+ 【オプション】TensorFlow GPU版のセットアップ(NVIDIA製GPU搭載マシン使用者のみ。非搭載の方はスキップしてください。)
4 lectures 15:10
CUDA 9.0のダウンロード
04:40
CUDA 9.0のインストール
03:51
cuDNN 7.0のダウンロード・インストール
02:30
TensorFlow 1.6.0 GPU版のインストール
04:09
+ 画像分類AI自作にチャレンジ
19 lectures 01:23:34
FlickrのAPIキーを取得しよう
06:06
Flickrapiパッケージをインストールしよう
03:25
(オプション)AtomのPython関連プラグインの追加
01:48
データをダウンロードして保存しよう
05:37
不要なデータを削除しよう
02:40
画像データをNumPy配列形式に変換しよう
09:13
生成した配列データをチェックしよう
04:15
データを交差検証用に分割しよう
06:17
トレーニングを実行するコードを作成しよう
07:55
モデルを定義しよう
09:00
トレーニングの関数を完成させよう
02:44
テストを行う関数を完成させよう
03:11
学習とテストを実行しよう
04:55
コードの最適化とセクションのまとめ
00:47
セクションのソースコード
00:00
課題: オリジナルの分類器を作ろう
00:00
+ データの工夫による精度向上にチャレンジしてみよう
6 lectures 13:23
このセクションの概要
02:12
データを増量しよう
07:59

次のレクチャーの変更点を参照ください。

増幅したデータで学習してみよう(差し替え版収録中)
03:10
データを増幅するコードの修正
00:01
課題: データの増幅
00:01
サンプルコード(増幅・トレーニング)
00:00
+ 推定プログラムを作成しよう
5 lectures 13:39

このセクションではコマンドラインから画像内の物体を推定するプログラムをつくります。

このセクションの概要
02:12
モデルを定義・ロードする関数を定義しよう
05:01
推定処理を追加して、推定を実行してみよう
06:26
課題:推定プログラムの作成
00:00
サンプルコード
00:00
+ FlaskでWebアプリ化しよう!
9 lectures 37:50
このセクションの概要
02:09
Flaskのインストール
02:07
FlaskでHello World! を表示してみよう!
05:33
ファイルをアップロードするコードを書こう(1/2)
07:26
ファイルをアップロードするコードを書こう(2/2)
07:57
ファイルアップロードのソースコード
00:00
ファイルをアップロードしてみよう
05:21
ソースコード
00:00
画像の識別を実行してみよう
07:17
+ Kerasで生成したモデルを変換してiOSアプリを作ろう
11 lectures 30:21
セクションの概要
01:53
仮想環境の追加とTensorFlow/Kerasのインストール、学習の実行
02:03
モデルファイルの変換の実行
03:12
Xcode上でプロジェクトを追加しよう
02:33
UIパーツを追加しよう
03:06
IBOutletとIBActionを関連づけよう
02:56
カメラアクセスを許可する設定をしよう
01:16
カメラを起動するコードを追加しよう
03:50
ビルドして実機で実行してみよう
01:34
モデルを読み込んで推論を実行してみよう
07:58
このセクションのプロジェクトのソースコード
00:00
+ ボーナスセクション
1 lecture 00:07
GPU搭載のおすすめPCや、グラフィックスボード情報
00:07
Requirements
  • 初歩的なPC操作(ファイルの作成やフォルダの作成ができること)
  • ビデオで学習するのが嫌でないこと
  • 英語のサイトを見てもパニックしないこと
  • エラーが出ても事例を検索したり質問して、問題解決を図れること
Description

*更新情報

2019/1/19 iOSアプリ化セクションのソースコードをセクションの最後に追加しました。

2019/1/7 CoreML対応フォーマットに変換し、iOSアプリ化するセクションを完成しました。

*ただし、実機での実行・アプリ配布にはMacとApple Developerプログラム登録が必要です。

2018/3/22 Flaskでウェブアプリ化するセクションを追加しました。

2018/2/10 コマンドラインから画像ファイルを指定して推定を行うプログラムを作成するセクションを追加しました。

2017年1月にリリースしたTensorFlow入門・ニューラルネットワーク入門コースでは、およそ8,000名の受講生のみなさんが典型的な手書き文字認識問題を体験しました。

そして多くの受講生のみなさんから「AI分類器を自作して、ビジネスや趣味に活かしたい!」というリクエストを多数いただきました。

そうしたリクエストに応えるために、このコースは制作されました。

【コースの概要】

コース内では、

  1. Pythonでオンラインでクローリングを行い、画像データを収集する

  2. 収集したデータを同じサイズに加工して深層学習の前処理(準備)をする

  3. 前処理をしたデータを用いて、ディープラーニングを実行し、モデルを作成する

  4. モデルを使って、テストデータにより性能評価を行う

  5. より精度を向上させるためのデータの改善を行う

  6. 画像ファイルを与えて推定を行うプログラム(ウェブアプリ・iOSアプリ)を作成する

というチャレンジをしていきます。

また、このために必要なAnaconda, Python 3, TensorFlow, Keras, 画像処理ライブラリ, スクレイピング・クローリングライブラリなどの導入や設定についても詳細に解説します。

あなたが集めたデータを整理してプログラムを実行するとオリジナルの画像分類AIを作れるようになります。

この講座を受講したら、あなたはどんなAI分類器を作りますか?


Who this course is for:
  • AIや機械学習を実践してみたい方
  • オリジナルデータで画像分類器を開発したい方
  • TensorFlowとKerasでディープラーニングを実装してみたい方
  • 画像判定AIをFlaskでウェブアプリ化したい方