Computer Vision with GluonCV (Japanese)

＊このコースの中のビデオには日本語の字幕がついています。字幕を表示させるには、ビデオ画面下のアイコンをクリックしてください。

説明

このコースでは、畳み込みやプーリング層など、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) のコンポーネントについての理解を深めます。このコースでは、Alex Smola と Tong He が、コンピュータビジョンのツールキットである GluonCV を使って、コンピュータビジョンテクノロジーを実装する方法を紹介します。

対象者

このコースは以下のような方を対象としています。

• 一般的なコンピュータビジョンモデルの実装を検討しているデベロッパー

コースの目標

このコースでは、以下を行う方法を学習します。

• 畳み込み、パディング、チャネルなどの様々な畳み込みニューラルネットワークコンポーネントの概要を説明する
• LeNet のようなニューラルネットワークを作成する際に、コンポーネントをコードに変換する
• トレーニングや変換のためにデータを Gluon Data Loader にインポートする

前提条件

このコースの受講者には、以下の前提条件を満たしていることが推奨されます。

• 人工ニューラルネットワークの基本的な理解
• 行列、行列乗算、ドット積などの線形代数についての基本的な理解

実施形式

このコースは以下の形式で実施します。

• デジタルトレーニング

所要時間

2 時間

コースの概要

このコースでは、以下の概念を取り上げます。

• 畳み込み
• パディングとストライド
• チャネル
• プーリング
• LeNet
• 活性化関数
• ドロップアウト
• バッチ正規化
• ブロック
• 最後のレイヤーの呪い
• 残差ネットワーク
• データ処理