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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/image-classification-modeling/
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本课程名称为《初めての画像分類モデル開発( CNN/Vision Transformer/YOLO/AWS Rekognition)》，旨在帮助首次接触图像分类的学员掌握相关技术。课程内容涵盖四个主要部分：基于卷积神经网络（CNN）的图像分类、通过视觉 Transformer 进行图像分类、使用 YOLO 库进行图像分类，并最终使用 AWS 的自动化机器学习工具 Amazon Rekognition 来实现图像分类。 该课程适合具备基本编程能力的学员，所有示例均可亲自操作；对于不会编码的学员，也可以选择仅尝试 Amazon Rekognition。课程包括深度学习基础知识、利用 Keras 编写 EfficientNet 和 Vision Transformer 的图像分类代码，但不涉及部署和复杂的机器学习评估。学员无需进行环境安装，课程将使用 Google Colaboratory，唯一需要注意的是，使用 Amazon Rekognition 时需拥有 AWS 账户。 本课程时长约为1.5小时，非常适合在休息日进行学习，鼓励所有对图像分类感兴趣的初学者参加。
本コースは画像分類に初めて取り組む方のためのコースで、大きく、CNNベースの画像分類、Vision Transformerによる画像分類、YOLOというライブラリを用いた画像分類、そして最後にAWSのAutoMLであるAmazon Rekognitionを用いた画像分類を行います。簡単なコーディングができる方は全て実行していただけますし、コーディングができないという方はAmazon Rekognitionだけ試すこともできますので、各自の好みに応じてチャレンジしていただければと思います。本コースの内容ディープラーニングの基礎知識畳み込みニューラルネットワークCNNベースの画像分類（EfficientNet）Vision Transformerによる画像分類YOLOによる画像分類Amazon Rekognitionによる画像分類実行環境実行環境はGoogle Colaboratoryを使用しますので、特に環境構築等は不要です。ただし、Amazon Rekognitionを試される場合はAWSアカウントが必要になります（若干の課金が発生する可能性がありますので、そちらはご了承ください）。 対象者本コースの対象は、画像分類に初めて取り組む方です。すでに業務などで画像分類などを行なっている方は対象外となります。その他- EfficientNet, Vision TransformerはKerasを用いてコードを書いていきます。- デプロイなどは行いません。あくまでモデルを作るところまで行います。- 機械学習の知識や精度評価などは話しませんし、詳しく取り扱いません。最近は仕事でも画像データを扱うケースも多くなってきたかと思います。本コースは1時間半程度にまとめられており、休みの日などにパッと見ることもできますから、ぜひこの機会にお試しください！
