Aidemyの「CNNを用いた画像認識」コースを受講して感じたことまとめ

こんにちは、アカネヤ(@ToshioAkaneya)です。

AIプログラミング学習サービスAidemyで学習を進めています。

今回は「ディープラーニング基礎」コースを受講したので、感じたことをお伝えします。

すでに受講していた講座

  • Python入門
  • NumPyを用いた数値計算
  • Matplotlibによるデータの可視化
  • Pandasを用いたデータ処理
  • データクレンジング
  • 機械学習概論
  • 教師あり学習(分類)
  • ディープラーニング基礎

を受講してのぞみました。

「CNNを用いた画像認識」を受講するには、「Python入門」「NumPyを用いた数値計算」「機械学習概論」「教師あり学習(分類)」「ディープラーニング基礎」の5つを受講しておくとスムーズに学習に入れると感じました。

コースで学んだこと

Chapter 1
CNNを用いた画像認識の基礎

畳み込み層、プーリング層の役割といったように、CNNの基礎について学習しました。

Chapter 2
CNNを用いた画像認識の応用

画像をかさ増しする方法や、正規化、転移学習について学習しました。

実際に受講して感じたこと

CNNは自分も本で勉強したことがあるのですが、Aidemyの教材はとにかく実践重視で、入門には最適だなと感じました。

実際に手書き文字が認識されていく様子を目に見えることができます。

ただし、理論的な説明は少なめですので、受講が終わったら理論を勉強してみるのも良さそうです。

まとめ

AIプログラミング学習サービスAidemyの教材はクオリティが高いです。「CNNを用いた画像認識」も例外ではありません。ぜひ受講して一流のAIプログラマーを目指しましょう。

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