講師:我妻
受講者数:2,832人
物体検出技術の理論から実装までを体系的に学べる実践的な講座で、Google Colaboratoryを使用することで環境構築の手間なく、最新のディープラーニングモデルの実装とトレーニングを効率的に習得できる内容となっています。
PyTorchを使用してFaster R-CNN、SSD、RetinaNet、DETRなどの最新の物体検出アルゴリズムを実装し、Google Colaboratory環境で実践的なコーディングとモデルのトレーニング方法を習得します。
Google Colaboratoryの無料GPUを活用した実践的な環境で学習でき、物体検出の基礎から最新のTransformerベースのDETRまで、段階的に理解を深められる構成となっています。
Python基礎知識を持ち、ディープラーニングによる画像認識技術を実践的に学びたいエンジニアや研究者、特に自動運転や監視システムなどの物体検出技術の実装に興味がある方に最適です。
Pythonプログラミングの基礎が全くない方は事前に基本文法の学習を推奨しますが、講座内で基礎的なPythonの解説用ノートブックが提供されているため、それを活用することで補完できます。