AIを用いて画像認識プロジェクトのワークフローを体験しよう！
Tensorflowを用いた画像認識プロジェクトのワークフローを体験しよう！
はじめに
どうも、keiです。
今回の講座は『画像認識のワークフロー』を体験しようという話です。
最近のニュースによると、マイクロソフト、Amazon,IBMやGoogleが顔認識AIビジネスから一時撤退・技術提供を一時的に停止するなど何かと問題があります。
一方で、中国の深セン市ではほぼ完全キャッシュレス化・顔認証による決済・無人運転バス（アルファバス）など至るところに画像認識の技術が活用されています。
これが意図する事は、いずれ中国が持つような技術が全国的に拡充されるという事です。
今後はそういった技術を持つ人材の需要は現在より急激に高まるでしょう。
言い換えれば、今から画像認識および機械学習の勉強をスタートすることは、
年収・業務の柔軟性・人材価値・世間的評価の面からも大きなメリットがあると考えられます。
画像処理技術はかなりホットで 何かと騒がしい 分野です。
インパクトのある分野と言えるでしょう。
だからこそ、難しいんでしょう？とお思いの方いますよね。
正直に言うと
画像処理の実装は誰でもできます。。。
この事実、あまり知ってる方は少ないのではと思います。
実際に、AIを少し勉強した20歳の若者が、いきなり画像認識のプロジェクトを任されたぐらいです。
今閲覧してくださっている方も画像処理技術に少しは興味があるかと思います。
そんな方に、Object Detection API を用いて画像認識ワークフローを体験していただく講座を新たに作成いたしました。
作成理由は、世界的にIT人材が必要と言われる中、IT企業はこの情勢の中で業務未経験者を採用できないというジレンマが存在しています。従って業務の流れを理解し後は愚直に学習すれば良い状態まで持っていきたいのです。
Object Detectionとは
Googleが提供するTensorflow の物体検出を行うためのフレームワークです。
簡単にモデル作成やチューニング、推論ができることで有名です。
一方、業務でも多く活用されていて大袈裟に言って万能です。
そんなObject Detectionを用いたワークフロー解説本講座の説明をします。
本講座の詳細
受講するメリット
・画像認識の基礎を習得できる
・画像認識業務のワークフローを体験できる
・オリジナルモデル作成
・20分*3回のZoom
必要に応じて、スクリプトも提供しています。
・各種APIを用いて画像スクレイピング
・ノートブック
学習内容は目次をご覧下さい。
Python・コマンドの基本操作ができなくても、実装できるように解説していますが、
この講座では、Pythonの環境構築・基礎構文や機械学習の数学的な側面・原理については詳細に解説しません。
それでは、初めて行きましょう。
1.事前に必要なもの
・Pythonの環境構築
・Jupyter notebookのインストール
・GITのインストール
上記３つのインストールが終了したら、以下を実行する。
$ git clone https://github.com/tensorflow/models$ cd models$ git reset --hard f06b57160bcc53200ff04eb35dd042b7a518c1d0# 使いやすいコミットに戻します。
