ゼロから学ぶディープラーニング推論
本サイトの活用方法 現在、たくさんのディープラーニング技術情報が溢れていますが、数学や専門用語、プログラミング、フレームワーク、環境構築、用途、種類、フェーズなど、理解しなければならい項目が多く、何から学習すれば良いか分からず、ハードルが高いのが現状です。 ディープラーニングは、主に「学習」と「推論」に分かれます。まずは理解し易く応用に繋がる「推論」を学ぶことで、ディープラーニング使いこなすことへの近道となります。さらに、Neural Compute StickとRaspberryPiを使うことにより、小さくて安価な人工知能を作り出すことが可能です。本サイトでは、初心者の方から理解できるように、「そもそも何が必要でどこで買えば良いのか」から始まり、「インストール方法」、「各種ツールの使い方」、「プログラミング基礎」、「サンプルソースコード解説」などを徹底的に丁寧に行います。お手元にNeur
画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る - Qiita
こんにちは、絶賛プログラミング勉強中のtomoです。 Aidemyで画像認識について勉強し始めて１ヶ月が経ったので、学習成果として投稿します。 はじめに 突然ですが、皆さん「緑茶の中でも選ばれてしまう緑茶は何か」と問われたら何と答えますか？ おそらく50％以上の人は「綾鷹」と答えるかと思います。 この記事では、そんな綾鷹を画像認識によって人々に選ばせるAIを作成します。 Aidemyで学習した内容 「ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう！」ルートで8つのコースを学びました。 特に「CNNを用いた画像認識」コースにおいて学んだ技術を複数使用しています。 （後述する目次の「⑵モデルを構築/学習する」の仕組みを学べます。） 目次 ・実装概要 ・AIの作成 ⑴Iphoneで撮った写真を学習/検証データにする ⑵モデルを構築/学習する ①シンプルにモデルを構築する ②データを拡張する ③
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