画像認識が詳しく学べる学習教材一覧
本記事では「機械学習による画像認識」に興味がある方向けに、おすすめの学習教材を紹介します。
| 商品名 | 商品リンク | 価格[円] |
|---|---|---|
| ＧｏｏｇｌｅＣｌｏｕｄＡｕｔｏＭＬＶｉｓｉｏｎ入門 |
| ￥2,640 |
| テキスト・画像・音声データ分析 データサイエンス入門シリーズ |
| ￥1,540 |
| Ｖｉｓｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ入門 （Ｃｏｍｐｕｔｅｒ |
| ￥3,520 |
| 画像認識 （機械学習プロフェッショナルシリーズ） |
| ￥3,300 |
| 物体・画像認識と時系列データ処理入門 [ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ２/ＰｙＴｏｒｃｈ対応第２版] |
| ￥2,851 |
| 物体検出とＧＡＮ、オートエンコーダー、画像処理入門 |
| ￥3,520 |
| 今すぐ試したい！ 機械学習・深層学習（ディープラーニング） |
| ￥2,584 |
Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ ＡｕｔｏＭＬ Ｖｉｓｉｏｎ入門
「Google Cloud AutoML Vision入門 画像認識・機械学習・AIを使ったウェブサイトやアプリをつくる」は、Google CloudのAutoML Visionを使った画像認識技術の入門書です。
本書では、AutoML Visionの基本的な使い方から、機械学習の基礎知識、AIの応用例までを学ぶことができます。具体的には、以下のような内容が学べます。
・AutoML Visionの使い方
・画像認識の基本的な考え方
・機械学習の基礎知識
・データの収集と整理の方法
・モデルの作成と評価方法
・AIを活用した応用例
また、本書では、実際にAutoML Visionを使って、画像認識モデルを作成する手順を詳しく説明しています。具体的には、以下のような手順を学ぶことができます。
・データの収集と整理
・モデルの作成と評価
・モデルのデプロイメント
・モデルの改善と精度向上
これらの内容を学ぶことで、AutoML Visionを使った画像認識技術の基礎を身につけることができます。また、AIを活用した応用例も学ぶことができるため、ウェブサイトやアプリ開発に役立てることができます。
テキスト・画像・音声データ分析 データサイエンス入門シリーズ
「テキスト・画像・音声データ分析 データサイエンス入門シリーズ」は、データサイエンスの入門書として、テキスト、画像、音声データの分析について詳しく解説しています。
本書では、Pythonを使用したデータ分析の基礎から、テキストデータの前処理や自然言語処理、画像データの前処理や特徴量抽出、音声データの前処理や特徴量抽出など、各種データの分析に必要な技術を学ぶことができます。
また、本書では、機械学習の基本的な手法や、深層学習を用いた画像認識や音声認識の手法についても解説しています。これにより、データ分析に必要な基礎知識から、実際の応用まで幅広く学ぶことができます。
さらに、本書では、実際のプログラムを通じて、手を動かしながら学ぶことができるようになっています。具体的には、Pythonを用いたデータ分析の実装例や、機械学習のモデル構築の手順などが紹介されています。
このように、本書は、データサイエンスの入門書として、テキスト、画像、音声データの分析に必要な技術や手法を幅広く学ぶことができる一冊です。
Ｖｉｓｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ入門 （Ｃｏｍｐｕｔｅｒ
「Vision Transformer入門 (Computer Vision Library)」は、Transformerモデルを用いた画像処理についての入門書です。Transformerモデルは、自然言語処理での成功例が多く、画像処理にも応用されるようになってきました。本書では、Transformerモデルの基本的な概念から、Vision Transformer（ViT）の構造や動作原理、実装方法までを詳しく解説しています。
本書の内容は、以下のようなものが含まれます。
・ Transformerモデルの基本的な概念や動作原理
・ Vision Transformer（ViT）の構造や特徴
・ ViTを用いた画像認識タスクの実装方法
・ ViTを用いた画像生成タスクの実装方法
・ ViTの応用例として、物体検出やセグメンテーションについても触れています。
本書は、Pythonを用いた実践的なコーディング例を多数含んでおり、初心者でも手軽に学ぶことができます。また、TransformerモデルやViTについての知識がある人にとっても、より深く理解することができる内容となっています。
画像認識 （機械学習プロフェッショナルシリーズ）
「画像認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」は、画像認識技術に興味のある人や、機械学習を学びたい人にとって非常に役立つ書籍です。
この本では、画像認識に必要な基礎知識から、機械学習による画像認識の手法、そして実際に画像認識を行うためのプログラムの作り方まで、幅広く学ぶことができます。
具体的には、画像処理の基礎、機械学習の基礎、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の構造や学習方法、物体検出やセグメンテーションなどの高度な画像認識技術について詳しく解説されています。
また、実際にPythonを用いて画像認識プログラムを作成するための手順も詳しく説明されており、実践的なスキルを身につけることができます。
この本を読むことで、画像認識技術の基礎から応用まで幅広く学ぶことができ、機械学習の基礎をしっかりと身につけることができます。また、実際にプログラムを書いて学ぶことができるため、理論だけでなく実践的なスキルも身につけることができます。
物体・画像認識と時系列データ処理入門 [ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ２/ＰｙＴｏｒｃｈ対応第２版]
「物体・画像認識と時系列データ処理入門 [TensorFlow2/PyTorch対応第2版] NumPy/TensorFlow2(Keras)/PyTorchによる実装ディープラーニング」という本は、ディープラーニングに興味がある人に向けた入門書です。
本書では、NumPy、TensorFlow2(Keras)、PyTorchを使って、物体・画像認識や時系列データ処理の基本的な手法や応用方法を学ぶことができます。具体的には、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、再帰型ニューラルネットワーク(RNN)、LSTM、GRUなどのモデルを実装し、画像分類、物体検出、音声認識、自然言語処理などのタスクを解く方法を学びます。
また、本書では、データの前処理、モデルの学習、評価、チューニングなどの一連の流れを実践的に学ぶことができます。さらに、最新のディープラーニング技術や応用事例についても紹介されており、実践的な知識を身につけることができます。
この本は、初心者から中級者までの人におすすめの入門書です。ディープラーニングに興味がある人や、実際にディープラーニングを使ってみたい人には、非常に役立つ内容となっています。
物体検出とＧＡＮ、オートエンコーダー、画像処理入門
「物体検出とGAN、オートエンコーダー、画像処理入門 PyTorch/TensorFlow2による発展的・実装ディープラーニング」は、ディープラーニングの基礎から応用までを学ぶことができる本です。
本書では、PyTorchとTensorFlow2の両方を使用して、画像処理、物体検出、GAN、オートエンコーダーなどの応用的なディープラーニング技術を学ぶことができます。具体的には、画像処理の基礎から、CNN、RNN、LSTMなどのネットワークの構築方法、物体検出の手法、GANの基本的な理論、オートエンコーダーの構築方法などについて解説されています。
また、本書では、実際に手を動かして学ぶことができるよう、多数の実装例が用意されています。例えば、MNISTを用いた手書き数字認識、CIFAR・10を用いた画像分類、YOLOv3を用いた物体検出、DCGANを用いた画像生成などです。これらの実装例を通じて、ディープラーニングの理解を深めることができます。
総じて、本書は、ディープラーニングの基礎から実践的な応用までを学ぶことができる、充実した内容の書籍です。
今すぐ試したい！ 機械学習・深層学習（ディープラーニング）
「今すぐ試したい！ 機械学習・深層学習(ディープラーニング) 画像認識プログラミングレシピ」は、初心者でも簡単に機械学習・深層学習を学ぶことができる本です。本書では、Pythonを用いての機械学習・深層学習の基本的な知識から、画像認識プログラミングを実践的に学ぶことができます。
本書の中で学べる内容は、まずPythonの基礎から始まり、その後、機械学習の基礎知識や深層学習の仕組みについて学びます。その後、画像認識に必要なデータの前処理や、ニューラルネットワークの構築方法、学習データの作成方法、モデルの評価方法などを学びます。
また、本書では、実際に手を動かしてプログラミングをすることができるように、豊富なサンプルコードが掲載されています。これにより、初心者でも実践的な画像認識プログラミングを学ぶことができます。
さらに、本書では、機械学習・深層学習を用いた応用例として、顔認識や物体検出、画像生成なども取り上げられています。これにより、機械学習・深層学習の応用についても学ぶことができます。
総合的に、本書は初心者でも実践的な画像認識プログラミングを学ぶことができる、非常に充実した内容となっています。
