【AIアプリ開発コース・パート3】【TensorFlow 2 + OpenCV】マスク着用判定AIアプリ開発入門

🎉 【AIアプリ開発コース・パート3】【TensorFlow 2 + OpenCV】マスク着用判定AIアプリ開発入門 🎓

【更新情報】

• 2021/10/19: 今回の追加内容では、M1 MacにMiniforgeをインストールし、Tensorflow + OpenCV + Pillowをインストールして、判定アプリを動作させる手順を紹介するレクチャーが追加されました。
• 2021/10/15: TensorFlow GPU環境で判定アプリを動作させる手順を解説するレクチャーを追加しました。

【コース概要】

このコースでは、TensorFlowとOpenCV（HAARカスケード判定器）を用いて、静止画・動画・ウェブカメラからの動画ストリームを分析し、人間の顔を検出し、マスクの着用の有無を判定・表示するアプリケーションを開発します。

以徒惚の今、コロナウィルスはどん도収束しているかもしれませんが、日常生活におけるマスク着用や手消毒などの感染対策はまだ重要です。このコースでは、ライブカメラ映像をリアルタイムで動画解析し、顔が写っている領域を検出し、マスク着用の有無を判定・ラベルを表示することができます。

【コースの構成】

1. Google Colabでのスタート:

   • マスク着用・非着用データのダウンロード
   • TensorFlowモデルの定義とトレーニング
   • 静止画をアップロードして判定する基本的なプログラム作成
     • HAARカスケード判定器で顔領域を検出
     • 検出した領域をファイルに保存
     • TensorFlowのモデルに投入してマスク着用有無を判定

2. ローカル環境での実践:

   • TensorFlowとOpenCVのライブラリをローカル環境にインストール
   • 動画ファイルを指定してマスク着用有無を判定
   • Webカメラを入力として与え、マスク着用有無を判定

3. 高度な実践:

   • Windows 10環境でTensorFlow GPU版を使用した高速実行の体験
   • M1 Macでカメラ映像の判定をチャレンジ

🚀 What You Will Learn 🚀

• TensorFlowとOpenCVの基本的な使い方
• 顔認識とマスク着用の判定テクニック
• データのダウンロードからプログラムの実行までのフロー
• GPUを活用したモデルの高速化
• M1 Mac環境でのカメラ映像処理

🛠️ Tools & Technologies 🛠️

• TensorFlow 2.x
• OpenCV
• Python (Python 3.xが必要です)
• GPU (Windows 10環境の場合はNVIDIA GPUが必要です)
• M1 Mac環境においてはM1チップを持つMacBookが必要です

🎓 Who This Course Is For 🎓

• AIや機械学習の始め者から中級者
• Pythonを使った画像処理やビジュアル認識に興味がある方
• 現在の環境によっては、Mac環境やWindows 10, M1 Macなど特定の環境が必要です

📅 Enrollment is Now Open! 📅

スペースが限られていますので、早めにご登録ください！この機会をお見つけできたら、あなたのキャリアや専門技術スキルへの一歩となるはずです。

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