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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/aimask-r-cnnwindows10/
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本课程《Windows10で学ぶAI画像認識（Mask RCNNモデル）》旨在教授AI图像识别领域，并以Mask RCNN模型为重点。 课程首先在第一、二章介绍AI图像识别的基础概念，包括视频程序、图像构成以及像素值分析。作者强调，通过亲眼查看图像像素值，可以更直观地理解深度学习神经网络各层的工作原理，并强烈推荐学习者实践这一方法。 从第三章开始，课程将引导学习者在Windows 10环境下，通过搭建虚拟环境来实际运行Mask RCNN模型。第三章侧重于静态图像处理，第四章则将演示视频处理。第三章的讲解尤为细致，理论上遵循步骤即可成功运行。学习者无需具备Python编程基础，因为课程提供Python程序下载和运行指导，并以实际屏幕操作讲解，力求比书本和网站的解释更易懂。为便于更广泛的学习者实践，课程选用了主流的技术栈，包括Python、Windows 10、Tensorflow、Jupyter和Anaconda。 课程还强调了Mask RCNN模型的趣味性，并希望将这种乐趣传达给学习者。第四章将重点讲解如何在GPU加速的Windows PC上运行，以及如何使用网络摄像头和智能手机摄像头。 第五章将深入探讨Mask RCNN模型的理论细节，包括模型内部机制以及理论与程序之间的关联。理论部分将采用图示和照片说明，避免使用数学公式，旨在帮助学习者建立直观的理解。课程还提供了一个Mask RCNN模型的“总览图”，以帮助学习者快速掌握庞大模型的整体结构。作者认为，理解如此复杂的模型需要付出努力，但这张“总览图”应该会很有帮助。鉴于深入内容在中文资料中相对较少，本课程的详细中文解説将非常有价值。 在第五章中，还将解説Mask RCNN的理论如何与编程相对应，作为学习的入门。为了进一步探索，课程在GitHub上提供了Mask RCNN模型的“内部”程序，以易于理解的Jupyter Notebook形式呈现，供有进一步学习意愿的学习者参考。 本课程的搜索关键词包括：深层学习，深度学习，图像识别，人工智能，计算机视觉，anaconda，tensorflow，keras，python，jupyter，opencv，windows，windows10，AI。
■Windows10で、AI画像認識について学んでいきます。Mask RCNNモデルを題材にしています。（マスク アールシーエヌエヌ モデル）■（１）（２）章で、まずは、ＡＩの画像認識とはどういうものなのかを説明していきます。（２）章の説明では、そもそも動画のプログラムとはどんなものなのか？画像は何でできているのか？画像のピクセル値を、実際に出力してみています。ディープラーニングは、畳み込み演算をはじめとして、内部的にいろいろな処理があるのですが、私自身、自分の目で画像の中のピクセル値を見てみたことで、ディープラーニングのニューラルネットワークの層がそれぞれ何をやっているのか、あっそういうことか！？と非常に手に取るようにイメージできるようになりました。ですから、みなさんにも是非と、画像のピクセル値を実際に見てみることをお勧めしています。（２）章で詳しく説明しています。■（３）章から、画像認識のMask RCNNモデルを、実際に動かしていきます。仮想環境の構築から始めていきます。 （３）章が写真(静止画）で、（４）章が動画で動かしてみるという内容になっています。（３）章は、特に丁寧に解説していますので、手順通りやれば動かせると思います。是非、トライしてみてください。この部分は、Pythonプログラムをダウンロードして動かすという内容なので、Pythonプログラムを書けなくても大丈夫です。実際の画面の映像をお見せしながら説明していきますので、本やWebサイトだけの情報より、わかりやすいと思います。できるだけ多くの方に実行していただけるようOS・言語・フレームワーク等は、なるべくメジャーなもの・普及しているものを選びんでいます。（Python、Windows10、Tensorflow、Jupyter、Anaconda）■画像認識のMask RCNNは、面白いモデルだと思います。 みなさんにも、是非、この面白さが伝わるとうれしいです。■（４）章で、動画ベースでも処理できるようにしていきます。GPU搭載のWidowsPCでの実行やWebカメラ・スマホカメラの使い方についても、できるかぎり丁寧に解説しています。■（５）章は、より理論を深く知りたいという方のために、Mask RCNNモデルの中身や、モデルの理論とプログラムの関係についても解説しています。理論は図や写真をもとに、数式を使わずに説明していますので、とっかかりとしてイメージをつかめるように工夫して説明しています。Mask RCNNモデルの全体像が一目でわかるような「全体図」も作成しています。巨大なモデルの仕組みを要約するのは、私自身、大変でしたが、わかりやすい「全体図」になっていると思いますので、是非、見てみてください内容が深くなってきますと、日本語での解説も少なくなってきますので、是非、この講座も参考にしていただけたらと思います。■（５）章では、また、Mask RCNNの理論が、どのようにプログラミングと対応しているのか、導入部分ですが解説をしています。もしかしたらMask RCNNモデルのプログラムを解読するような強者もでてくるかもしれないと思って、GitHubにMask RCNNモデルの「中身の」プログラムをわかりやすい形にしたジュピターノートブックも載せていますので、力が余ってる人は、Mask RCNNモデルの「中身の」プログラムも見てみてください。この講座を検索するためのキーワード深層学習 ディープラーニング 画像認識 人工知能 コンピュータビジョン anaconda tensorflow keras python jupyter opencv windows windows10 AI
