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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/ai-object-detection/
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课程名称：《AIによる「物体検出」を学ぼう！【PyTorch+Colab】》 课程概述： 本课程旨在教授学员如何利用人工智能（AI）技术进行图像中的物体检测。课程以PyTorch框架为基础，在Google Colaboratory环境中实施，帮助学员掌握如何定位和识别图像中特定物体的种类与数量。物体检测作为一种最近备受关注的技术，与深度学习密切相关，目前在自动驾驶、智能手机面部识别等多个领域得到了广泛应用。 课程将系统讲解几种基于深度学习的物体检测技术，包括Faster R-CNN、SSD、RetinaNet和DETR，并通过Python代码进行实现。学员将通过动手编程，愉快地学习如何应用AI技术实现传统上由人工完成的任务的自动化。值得注意的是，在此课程之前，曾举办过【Live人工知能】的实时讲座，本课程内容基于该讲座进行的重构。 课程内容如下： 第一部分：物体检测的概述 - 学习AI物体检测的基本概念、开发环境及卷积神经网络（CNN）。 第二部分：利用Faster R-CNN进行简易物体检测 - 使用Faster R-CNN实现基本的物体检测。 第三部分：SSD与RetinaNet的物体检测 - 探索高精度物体检测技术的实践应用，详细学习SSD和RetinaNet。 第四部分：基于Transformer的物体检测（DETR） - 介绍引入“Transformer”的物体检测技术DETR。 虽然课程中的Python编程讲解相对简单，但学员将获得Python基础的笔记资料以供参考，并在Google Colaboratory中进行编程实践。
『AIによる「物体検出」を学ぼう！』は、人工知能（AI）を使った画像中の物体検出について学ぶ講座です。フレームワークにPyTorchを使い、Google Colaboratory環境で画像中の物体を検出します。人工知能・機械学習技術の中でも、近年注目されているのが「ディープラーニング」で、第3次AIブームの主役となっています。物体検出は画像の中から特定の物体の位置と種類、個数を特定する技術ですが、ディープラーニングによる物体検出は自動運転やスマートフォンによる顔認識など様々な場面で利用されています。本講座では、Faster R-CNN、SSD、RetinaNet、DETRなどのディープラーニングベースの物体検出技術を学び、Pythonのコードで実装します。物体検出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。Pythonのコードを書きながら、AIによる物体検出技術を楽しく学んでいきましょう。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. AIによる物体検出の概要→ AIによる物体検出の概要、開発環境、CNNについて学びます。Section2. Faster R-CNNによるシンプルな物体検出→ Faster R-CNNにより、物体検出をシンプルに実装します。Section3. SSD、RetinaNetによる物体検出→ 高精度を発揮する実用的な物体検出技術、SSDおよびRetinaNetについて学びます。Section4. Transformerを利用した物体検出（DETR）→ 「Transformer」が導入された物体検出技術、DETRについて解説します。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。
