はじめに
このコースの受講動機
もはや一般的になってしまっているディープラーニングを用いた画像認識。
これからも様々な産業分野で活用、応用されていくはずだ。
自動運転やデジタルマーケティング、セキュリティや顔認証など。
また、機械学習やディープラーニングでよく使われるpython。
これからますます、仕事や遊びのプログラミングの際に触れる場面が多くなっていくだろう。
このような状況でpythonによる画像認識はプログラマーにとって必須の知識となっているのではないか。
そこで、今回、画像をハンドリングするライブラリであるOpenCVや簡単にディープラーニングを実装できるKerasなどpythonを使って学び、プログラマーとしての経験を積みたい。
このコース完了の際のゴールイメージ
・NumPyを用いた画像のハンドリングができる
・OpenCVを用いた画像処理ができる
・顔認識技術を実装できる
・オブジェクトトラッキングが実装できる
・ディープラーニングのフレームワークKerasでの実装ができる
・カスタマイズしたCNNのディープラーニングの実装ができる
・処理速度を重視したYOLOネットワークのディープラーニングでの実装ができる
コース詳細の紹介
・レクチャー数と時間
・92レクチャー、14時間のビデオ
・言語
・英語（英語字幕あり）
・内容要約
・NumPyによる画像操作
・OpenCVをもちいてpythonで図形を画像、ビデオに描画
・OpenCVを用いたぼかし、などの画像エフェクト処理
・コーナーやエッジ、グリッド検出を行うオブジェクト検出処理
・画像のセグメンテーション
・オブジェクトトラッキング
・ディープラーニングを用いた画像分類
・Tensorflow, Kerasを用いたカスタム画像の学習処理
・受講に際しての前提条件
・Pythonの基礎を理解していること
・Windows10 or MacOS or Ubuntu
・パーミッションを変更可能なコンピュータがあること
・ビデオストリーミングを行う場合はWebCamがあること
計画
・15日程度で完了するつもりで受講をする。
このコースへのリンク
Python for Computer Vision with OpenCV and Deep Learning
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