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GWにAidemyでAI学習#8 CNNを用いた画像認識 感想【受講ルート完】

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こんにちは
アボカド0142です。
 
Aidemyを使ったAI学習を続けています。
今回で受講ルート
「ディープランニングで画像認識モデルを作ってみよう!」
が完了です。
 
本ブログ記事では、
コースの具体的な内容を書いたら当然駄目なので、
ざっくばらんな感想を書くことにしています。
 

Aidemy学習進捗

AI勉強はじめたきっかけ
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0429/230044/”]
 
受講ルート:ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう!(21.5時間)
 
Python入門
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0430/112058/”]

NumPyを用いた数値計算
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0430/203535/”]

Matplotlibによるデータの可視化
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0501/180919/”]

データクレンジング入門
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0502/183335/”]

機械学習概論
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0503/175946/”]

教師あり学習(分類) 
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0504/181225/”]

ディープラーニング基礎
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0505/212326/”]

CNNを用いた画像認識 → イマココ
 
 

CNNを用いた画像認識は2980円

 
CNNを用いた画像認識は2980円。
演習が多かったり、参考画像が多いと高くなる印象です。
 

CNNを用いた画像認識は3時間で完了

 
ディープラーニング基礎と同じく、
目安3時間に対して、実際も3時間で完了しました。
 

受講ルート合計は23時間(目安時間21.5時間)

 
ブログのタイトル通り、GW内になんとか終わりました。
やはりブログに宣言してしまい、逃げ道を塞いでしまったのが良かった。
 
受講コースの目安時間は21.5時間です。
私の場合、23時間で終わったので大体時間通りと言えるでしょう。
 
他の言語をやっていたので
Python学習あたりは目安より早く終わったのですが、
 
後半の方は機械学習関連で
知識もなかったので理解するのに時間が掛かりました。
それでも、難しい中身を画像とか説明の順番を工夫して
わかりやすく説明しているなという印象でした。
 

これで、バリバリAIプログラミングができるか?

 
正直なところ
受講ルートを終えたものの、
もうプログラミングができるだけの知識が
得られた状態なのか分からない状態です。
 
そろそろ、アウトプットを出さないといけない。
勉強だけだと頭でっかちになってしまうので
実際にプログラムを書いて、トライアンドエラーを
してかないと、知識が身につかない感があります。
 

Aidemy受講完了。今後やること

 

(1)GoogleColaboratoryでPython環境構築

 
GoogleColaboratoryはブラウザですぐ
Python環境を構築できるサービスです。
この環境で機械学習が可能なのか?実験します。
 
駄目なら、さくらVPSで環境構築してみます。
 

(2)実際に画像の分類を機械学習でやってみる

 
Aidemyで習ったやり方を使って
画像の分類をやってみます。
例えば、TOKIOの画像を渡して、
山口メンバーを当てるとかやってみたい。
 

(3)画像の収集(スレイピング)をやってみる

 
機械学習で画像分類をするためには
大量の画像を投入して学習させる必要があります。
 
写真を撮るなんてやり方だと日が暮れてしまいますので、
APIとか使ってデータ収集する方法を学んで
効率的に画像収集できるようにします。
 

(4)その他のAidemyのコースを受けてみる

 
自然言語、ブロックチェーン等
面白そうなコースがまだまだあるので
それらに手を出してみようかなと思います。