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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/tensorflow-advanced/
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【画像判定AIアプリ開発・パート1】TensorFlow・Python・Flaskで作る画像判定AIアプリ開発入門 本课程是为响应超过8000名TensorFlow及神经网络入门课程学员关于“我想亲手制作AI分类器并将其应用于工作和兴趣”的请求而制作的。 **课程内容概述：** * **数据收集：** 通过Python进行在线爬虫，收集图像数据。 * **数据预处理：** 将收集到的数据处理成统一尺寸，为深度学习做好准备。 * **深度学习模型构建：** 使用预处理后的数据执行深度学习，创建AI模型。 * **模型评估：** 利用测试数据对模型性能进行评估。 * **模型优化：** 改进数据以提升模型精度。 * **应用开发：** * 开发命令行程序，通过指定图像文件进行预测。 * 开发Web应用，利用Flask实现应用部署。 * 开发iOS应用，将CoreML格式的模型集成到iOS应用中（需Mac和Apple Developer Program注册）。 **必备技术和工具讲解：** 课程将详细介绍使用Anaconda, Python 3, TensorFlow, Keras, 图像处理库, 以及网络爬虫库等进行项目开发所需的软件安装和配置。 **学习目标：** 学完本课程后，您将能够整理自己的数据，并成功构建原创的图像分类AI应用。课程鼓励学员思考并创造属于自己的AI分类器。
＊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、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、モデルを作成するモデルを使って、テストデータにより性能評価を行うより精度を向上させるためのデータの改善を行う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？
