コース
PyTorch で学ぶ画像向け Deep Learning
上級スキルレベル
更新日 2025/06
PyTorchArtificial Intelligence4時間16 ビデオ58 演習4,700 XP12,582修了証明書
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畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で画像を分類する
CNNを使って二値および多クラスの画像分類を行い、PyTorchで事前学習済みモデルを活用する方法を理解します。 バウンディングボックスを使えば、画像内のオブジェクトを検出し、物体認識モデルの性能も評価できるようになります。マスクを適用して画像をセグメント化する
画像セグメンテーションを探求し、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションを含め、画像にマスクを適用しながら、それぞれのセグメンテーションに必要なさまざまなモデルアーキテクチャについて学びます。GANで画像を生成する
最後に、敵対的生成ネットワーク（GAN）を使って、自分だけの画像を生成する方法を学びます。 Deep Convolutional GAN（DCGAN）を構築・学習するためのスキルと、生成された画像の品質と多様性を評価する方法を学びます。このコースを修了する頃には、PyTorchモデルを使ってさまざまな画像タスクに取り組むためのスキルと実践経験を身につけているでしょう。前提条件
Intermediate Deep Learning with PyTorch1
Image Classification with CNNs
Learn about image classification with CNNs, the difference between the binary and multi-class image classification models, and how to use transfer learning for image classification in PyTorch.
2
Object Recognition
Detect objects in images by predicting bounding boxes around them and evaluate the performance of object recognition models.
3
Image Segmentation
Learn about the three types of image segmentation (semantic, instance, and panoptic), their applications, and the appropriate machine learning model architectures to perform each of them.
4
Image Generation with GANs
Generate completely new images with Generative Adversarial Networks (GANs). Learn to build and train a Deep Convolutional GAN, and how to evaluate the quality and variety of its outputs.
PyTorch で学ぶ画像向け Deep Learning
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