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学習時間 8時間
難易度 中級
質問投稿 不可
価格 ¥1,980

TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門

Python 3 でクローリングして画像データを収集、加工し、画像分類AIを作ってみよう!

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最終更新 2020/7
Techpit

本教材について

コース内では、

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. モデルを使って、テストデータにより性能評価を行う
  5. より精度を向上させるためのデータの改善を行う
  6. 画像ファイルを与えて推定を行うプログラム(コマンドラインアプリ・ウェブアプリ)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?

このような方におすすめ

  • AIや機械学習を実践してみたい方
  • オリジナルデータで画像分類器を開発したい方
  • TensorFlowとKerasでディープラーニングを実装してみたい方
  • 画像判定AIをFlaskでウェブアプリ化したい方

受講における必須条件

  • 初歩的なPC操作(ファイルの作成やフォルダの作成ができること)
  • 英語のサイトを見てもパニックしないこと
  • エラーが出ても事例を検索したり質問して、問題解決を図れること

カリキュラム

Section 0 概要と環境構築
Section 1 データ収集とディープラーニングによる学習・推定
  • 1-1 このチャプターの概要
  • 1-2 Flickrから画像データをダウンロードしよう
  • 1-3 データをNumPy配列に変換し、npyファイルに保存するプログラムを作成しよう
  • 1-4 モデルを定義してトレーニングとテストを行おう
  • 1-5 コマンドラインから推定を行ってみよう
Section 2 データを増幅して精度向上を図ろう
  • 2-1 第2章 データを増幅して精度を向上させよう
  • 2-2 モデルのトレーニングを実行しよう
  • 2-3 画像ファイルのクラス推定を行ってみよう

講師のプロフィール

教材のレビュー

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和矢 1年以上前
カリキュラム通りではシステムは動きませんでしたが、ググって調べれば完成できました。 初学者には勉強になります。