【評判】【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
-
-
本コースの特徴 -
受講生の声
講座情報
- ・講師名：井上 博樹 (Hiroki Inoue)(詳しい経歴はこちら)
- ・作成日：2017-12-20
- ・レクチャー数：68
- ・週間：0記事
- ・月間：0記事
- ・年間：1記事
- ・全期間：5記事
レビュー数
レビュー数の推移
本講座のレビューに関して記載された記事数の「直近6カ月の推移」を以下のグラフにまとめました。
| Month | Progress |
|---|---|
| 12月 | 1 |
| 1月 | |
| 2月 | |
| 3月 | |
| 4月 | |
| 5月 |
学習内容
TensorFlowとKerasを用いたディープラーニング（多層ニューラルネットワーク）を作れます
Pythonによるクローリングを用いたデータ収集ができるようになります
Pythonによる画像データ加工（サイズ変更や回転）ができるようになります
画像判定AIをFlaskでウェブアプリ化できます
Flaskでウェブアプリケーションを作れるようになります。
詳細
＊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？
本コースの特徴
本コースの特徴を単語単位でまとめました。以下の単語が気になる方は、ぜひ本講座の受講をオススメします。
受講者の感想
本講座を受講した皆さんの感想を以下にまとめます。
評価や口コミ
参考になる受講者の口コミやレビューを以下にまとめます。
良い点
- ● Ｑ＆Ａやググっても分からないエラーについて、何度か質問させて頂きましたが、すぐに丁寧に回答いただきとても助かりました。
- ● 聞き漏らさずに受講できれば、講義の中にヒントがあり、意味を類推したり自分で検索したりして解決できるので内容は濃いと思います反面、少しでも聞き漏らすと繋がらなくなって先でトラブっても解決しにくいです重要な内容は講義の中で言っているので、後から戻って探すとなると大変です一目でわかる詳しい目次・レジュメ的なものがあると講義の中を行ったり来たりしやすいように思います試したい内容と合致していて、とても有意義でした。
- ● 基礎的な理論も大切だと思いますが、実際に何かを作成してカタチあるものを作ってみると、最初から最後までの開発の流れが具体的に分かりとても良かったです。
悪い点
- ● できれば、唐突にプログラムにはいるのではなくて、全体設計を説明した上で、プログラムに入るとか、使用するAPIについては、引数を説明するドキュメントとかを参照するといった配慮をいれていただけると助かります。
- ● Python自体はある程度理解できているが、肝心のモデル構築の箇所が、ディープラーニングの用語等を熟知している人を前提にしているように感じた。
- ● CPU環境の人は実行速度が遅いので、間違ったコードはその前に提示してくれると時間の無駄にならないと思います。
レビューの一覧
・【2023年】Udemyおすすめ講座[2023-12-24に投稿]
・はじめてのUdemy[2020-12-12に投稿]
・学習の振り返り（個人的な）[2020-10-08に投稿]
・FlickrAPIで画像ダウンロード[2020-04-27に投稿]
・tensorflow-gpu導入メモ[2020-04-15に投稿]
他にオススメな関連講座のランキング
