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！」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。.