AIによる「物体検出」を学ぼう！【PyTorch+Colab】 -ディープラニングにより特定する物体の位置、種類-

🌟 AIによる「物体検出」を学ぼう！【PyTorch+Colab】 -ディープラニングにより特定する物体の位置、種類のコースは、あなたが人工知能（AI）を駆使して画像内の物体を検出・識別する方法を習得できる豊富なオンライン講座です！🤖✨

コース概要

AIによる物体検出の概要

• AIによる物体検出の基本概念とは何か、開発環境の準備方法、Convolutional Neural Networks（CNN）の基礎知識を学びます。

Faster R-CNNによるシンプルな物体検出

• Faster R-CNNとは何か、そしてこのモデルを使って実際の物体検出を実装していきます。

SSD、RetinaNetによる物体検出

• 高精度物体検出に適した技術、Single Shot MultiBox Detector（SSD）とMask R-CNNのRetinaNetモジュールを学びます。

Transformerを利用した物体検出（DETR）

• 最新の物体検出技術、DETR（Detection Transformer）について解説し、その原理を理解します。

講座内容

1. AIによる物体検出の概要

   • AIとは何か、物体検出の重要性と応用例を紹介します。
   • CNNの基本的な理解と、その役割を具体的な例で見ていきます。

2. Faster R-CNNによるシンプルな物体検出

   • Faster R-CNNのアルゴリズムと、実際にPythonコードで実装してみます。

3. SSD、RetinaNetによる物体検出

   • SSDとRetinaNetの違いを明確にしつつ、どのようなシナリオに最適かを理解します。

4. Transformerを利用した物体検出（DETR）

   • DETRとは何か、その特徴と、どのように物体検出を行っているかを解説します。

学習要点

• PyTorchを使用した物体検出の実装
• Google Colaboratoryを活用したプログラミング環境構築
• ディープラニングモデル（Faster R-CNN、SSD、RetinaNet、DETR）の理解と適応
• Python基礎を前提にした学習で、必要なコードとアルゴリズムを実践的に学べます。

ライブ講義の注意点

• 本コースは、先立てとして「AIによる物体検出の概要」から始めることができます。
• ライブ講義の資料やPythonの基礎を含むノートブックは事前配布されています。
• Pythonのコード解説には最小限で行われるため、初心者も安心して学べます。

より深い理解を目指せ！📚

このコースを通じて、AIがどのように画像内の物体を認識・分類するかを深く理解し、実際のプロジェクトや研究に活かす知識と技術を身につけましょう！🚀📈

あなたのディープラニング之旅がここから始まります。 物体検出の世界へようこそ！🎉