講師: 伊藤
受講者数: 587人
最終更新日: 2021/05/17
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Mask RCNNモデルを使用した画像認識システムの実装方法を学び、静止画および動画での物体検出・セグメンテーションを実践的に習得できる内容で、環境構築からモデルの理論的な解説まで段階的に学習を進めることができる
実際の画面キャプチャを用いた丁寧な環境構築手順の解説があり、理論説明においても数式を極力使用せず図解での説明を重視しており、Mask RCNNの全体像を把握しやすい独自の図解資料が提供されている
画像認識技術に興味があり実践的な実装方法を学びたい方や、Pythonプログラミングの経験が少なくても機械学習モデルを動かしてみたい初学者向けの内容となっている
すでにMask RCNNの実装経験がある上級者や、理論的な数学的背景を深く学びたい方には物足りない可能性があるため、より専門的な教材との併用をお勧めする
Windows10環境でのAI画像認識システムの構築に特化した実践的な講座で、環境構築から実装、理論解説まで包括的に学べる内容となっており、特に画像認識システムの導入部として最適な教材として仕上がっている
講座の最大の強みは、複雑なMask R-CNNの内容を初学者にも理解しやすく解説している点です。特に、画像のピクセル値を実際に確認するなど、基礎的な部分から丁寧に説明を行っている点が高く評価されています。また、理論的な説明においても数式を極力使わず、図や写真を用いた視覚的な説明を心がけている点も、受講者の理解を助けています。実践面では、環境構築から実装まで段階的に進められるよう工夫されており、Pythonプログラミングの経験が少ない人でも取り組めるように配慮されています。
一部のレビューで説明が冗長に感じられる点や、実務データへの適用方法についての説明が不足している点が指摘されています。ただし、これは丁寧な説明を心がけた結果であり、初学者への配慮と捉えることもできます。実務データへの適用については、基礎的な理解を得た上で、各自の課題に応用していく足がかりとして本講座を位置づけることができます。また、GitHubにソースコードが公開されているため、より深い理解を求める受講者は自己学習を進めることも可能です。