AIによる画像分類を学ぼう！【PyTorch+Colab】-CNNの基礎からTransformerの応用まで-

🎉 AIによる画像分類を学ぼう！【PyTorch+Colab】 🤖

こんにちは、画像分析の世界に足を踏むあなたへ！本コースでは、人工知能（AI）を駆使して画像を分類する方法を深く掘り下げていきます。PyTorchとGoogle Colaboratoryを使って、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）からTransformerまで、あなたも綿密に学べるようになりましょう。

🚀 コースの概要 🚀

• CNNの基礎からTransformerの応用まで：AIの画像分類技術の基本から最先端まで、一連の学びを体験します。
• PyTorchとColabで実装経験：実際にPythonコードを書いながら、AIモデルを動かしてみましょう。
• Real-world Applications：従来の人間ができなかったタスクの自動化が可能になります。

🎓 講座の詳細 🎓

1. [基礎理解] 画像分類の概要 🔍

   • 画像分類の基本概念と開発環境について学びます。

2. [CNNの基礎] CNNの基礎 📚

   • CNNの原理、特徴、そしてPyTorchを使った実装方法を学びます。

3. [有名モデルの実装] 有名な画像分類モデル 🏆

   • AlexNet、ResNet、MobileNetなど、業界におく中堅のモデルを手で動かしてみましょう。

4. [Transformerの利用] Vision Transformer (ViT) 🚀

   • Vision Transformer（ViT）を使った画像分類モデルの構築方法を学びます。

📚 必要なもの 📚

• Pythonの基礎知識：コードの実装にはPythonが必要です。初心者も大丈夫！先立ちのYouTubeライブ講義でPythonの基礎を学べます。
• Google Colaboratory：無料で使えるクラウドベースのJupyterノートブック環境です。

💡 追加情報 💡

• YouTubeでのライブ講義【Live! 人工知能】は、このコースの動画にUdemy用に再構成されています。
• Pythonの解説ノートブックは先送されるので、初めての方も安心して学べます。

🎓 今なら学べること 🎓

• AIの画像分類技術がどのように進化してきたかを理解する。
• PyTorchとGoogle Colaboratoryを使って、実際の画像分類モデルを実装し、運用するスキルを身につける。
• 画像認識技術を駆使した自動化の可能性を探索する。

🌟 あなたの未来はここで始まります！ 🌟

AIと画像分類の世界に足を踏み入れ、新たな知識とスキルを身につける旅が待ち受け中です。本コースで経験を積んで、今後の挑戦に自信を持って臫むようになりましょう！