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コース内容

コース概要

これまで画像や音声といったコンピュータが扱いにくいとされていた分野でAI・機械学習が活用され始め、昨今のビジネスシーンにおいて重要度を増しています。
本講座では、ニューラルネットワークの概要を理解し、画像認識で使われるCNN「畳み込みニューラルネットワーク」について学びます。
また、画像認識の精度を上げるための画像前処理技術も学びます。

学習目標

・AI・機械学習・ディープラーニングの概要を理解する
・OpenCV、畳み込みニューラルネットワークを用いた画像解析手法を理解する
・画像解析の性能を上げるための前処理技法を理解する

対象者

・Pythonを使用した機会学習・ディープラーニングに興味のある方
・AIの概要、pythonで機械学習を実現するために必要なテクノロジを知りたい方
・ディープラーニングを用いた画像解析手法、ならびに解析の性能を上げるための技術を習得したい方
・エンジニア、プログラマー、プロジェクトマネージャーとしての技術の幅を広げたい方

前提知識

・データ分析のためのPythonライブラリ講座受講済み、または同等の知識のある方推奨

（関連するコースへのリンク）

　【AD187】データ分析のためのPythonライブラリ

スクール環境

・OS: Windows
・プログラミング言語: Python
・ツール：Jupyter Notebook

内容

●Pythonと周辺技術
・IoT／AIとビッグデータ
・AI／機械学習
・AI／機械学習の手法

●OpenCVによる画像処理
・画像の入出力
・画像処理
・オブジェクト検出

●ニューラルネットワーク
・ニューラルネットワーク概要
・scikit-learnによるニューラルネットワーク
・畳み込みニューラルネットワーク（CNN：ConvolutionNN）
・Kerasによる画像解析
・画像のクレンジング
・Data Augmentation
・VGGモデル

備考

コース内容につきましては、予告なく変更／更新される場合があります。

[開催パターン]
本コースは「集合研修」、「Liveオンライン研修」、「集合研修」と「Liveオンライン研修」を同時に開催する「ハイブリッド研修」のいずれかで開催します。

※ハイブリッド研修について
https://www.school.ctc-g.co.jp/hybrid/index.html

[テキスト]
本コースは電子版のテキストをお渡しします。

※電子テキストについて
Liveオンライン研修　電子テキスト

[Liveオンライン研修]
受講までの流れ
Liveオンライン研修　受講までの流れ

※【会場】Liveオンラインまたは【会場】Liveオンライン（H）の方
Liveオンライン研修で受講される場合、ご受講の際、下記のソフトウェアが必要です。
・Zoom
Zoomの使用については、下記をご確認ください。
Liveオンライン研修 使用ソフトウェア　各種マニュアル

・演習環境
本コースの演習環境はAWS上のサーバを使用します。
サーバへの接続にはリモートデスクトップを使用しますので、利用可能なネットワーク環境（ポート番号：3389/TCP許可）が必要です。
接続確認のための手順については別途ご連絡しますので、研修日前に実施をお願いします。

※Liveオンライン研修について
https://www.school.ctc-g.co.jp/liveonline/index.html