講師:Satoshi
受講者数:169人
物体検出の基本原理からYOLOv8の実装まで、実践的な演習を通じて学べる初学者向けのコースで、Google Colabを使用した環境構築の容易さと、実際のユースケースに基づいた演習により、効果的に物体検出技術を習得できる構成となっています
YOLOv8を使用した物体検出システムの実装方法を学び、Python、Keras、Google Colabを活用して実際のマスクやメガネの検出モデルを開発するための実践的なスキルを習得できます
Google Colabの無料環境で実行可能な環境構築の手順が提供され、学習データの収集から前処理、モデルの学習、評価、推論までの一連のプロセスを実践的に学ぶことができます
Pythonの基礎知識を持ち、ディープラーニングや物体検出に興味がある初学者で、実践的なAIモデル開発のスキルを身につけたい方に最適です
すでにYOLOやその他の物体検出フレームワークを実務で使用している上級者には基礎的な内容が多いため、代わりにYOLOv9や最新のアーキテクチャに関する上級者向けコースを推奨します