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-

人工知能（AI）を使った画像分類について学ぶコースです。CNNの基礎、CNNベースの有名モデル、Vision Transformer（ViT）などについて学び、Google Colaboratory環境でPythonを使い実装しましょう。

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人工知能（AI）を使った画像分類について学ぶコースです。CNNの基礎、CNNベースの有名モデル、Vision Transformer（ViT）などについて学び、Google Colaboratory環境でPythonを使い実装しましょう。

「AIによる画像分類を学ぼう！」は、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）などをベースにした画像分類技術を学ぶ講座です。

フレームワークにPyTorchを使い、Google Colaboratory環境で様々な画像分類のモデルを実装します。

AIによる画像分類は第3次AIブームのきっかけになった技術であり、応用範囲が広く多様な分野で使われています。

本コースでは、最初にPyTorchの使い方、CNNの基礎を学んだ上で、AlexNet、ResNet、MobileNetなどの有名モデルを実装します。

さらに、Transformerを利用した画像分類モデル「Vision Transformer」（ViT）も扱います。

AIによる画像分類技術をうまく利用すれば、従来人間しかできなかったタスクの自動化が可能です。

様々な画像認識モデルの仕組みを学び、Pythonで実装できるようになりましょう。

注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live! 人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。

講座の内容は以下の通りです。

Section1. 画像分類の概要

→ 画像分類の概要、および開発環境について学びます。

Section2. CNNの基礎

→ 様々な画像分類技術のベースとなる、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）について学びます。

Section3. Section4. 有名モデルの実装

→ AlexNet、ResNet、MobileNetなどの様々な有名モデルを実装します。

Section5. Transformerの利用

→ 「Transoformer」を利用した画像分類モデルを構築します。

なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックを予め配布します。

Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。