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2019年10月22日
今後の受講候補リスト
今後の受講候補リスト：
順番は気分で決める。
機械学習：
Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science,41.5h
深層学習(Deep Learning)：
Deep Learning A-Z™: Hands-On Artificial Neural Networks,22.5h
クラウド：
これだけでOK！ AWS 認定ソリューションアーキテクト – アソシエイト試験突破講座（初心者向け21時間完全コース）,21h
AWS Lambda & Serverless Architecture Bootcamp (Build 5 Apps),25.5h
Step by Step Alexa Skill Development (Updated March 2019),6h
Python：
現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル,28.5h
Python 3 Complete Masterclass - Make Your Job Tasks Easier!,20h
Docker & Kubernetes：
Docker and Kubernetes: The Complete Guide,21.5h
受講済リスト：
2019/12/08 完了：
Complete C# Masterclass,29h
2019/11/04 完了：
【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス
2019/10/22 完了：
Python for Computer Vision with OpenCV and Deep Learning,14h
2019/10/9 完了：
Build a Blockchain & Cryptocurrency | Full-Stack Edition
2019/09/22 完了：
Spark and Python for Big Data with PySpark
2019/09/10 完了：
The Complete SQL Bootcamp
2019/09/03 完了：git
Git： もう怖くないGit！チーム開発で必要なGitを完全マスター
全般ランキング
【11日目成果】英語版Udemy講座で学ぶ！OpenCV、ディープラーニングを使ってpythonで画像認識
進捗 100%
完了！
■セクション8：画像認識のためのディープラーニング（続き）
・アセスメント
事前にmnistの部分の復習を実施。
何とか最後まで完了。このレベルはサラサラッとコーディングしたい。また、復習しておこう。
・YOLOネットワーク
YOLOネットワークの学習済モデルを使用して、いろいろなものが抽出できる。YOLOネットワークはYou Look Only Onceの頭文字でDeep learningとは異なり、１つのCNNでオブジェクトの種類と位置を特定する方法だ。
このレベルだともう、自分で何かを作るというよりはこの講義のように学習済のモデルをもってきて使ういった形になっていかざろう得ないのかあ、と思った。
■セクション９：CapStone Project
ついに最後のセクションに入る。このセクションでは今までの学んできたことを生かして課題を行っていく。テーマは画像認識の課題だ。
3回に分けて、パーツごとにコーディングを行い、最後に１つにまとめて、実行する。最後ということで内蔵カメラも使って完全動作させよう、ということで、Macで行うことにした。リアルタイムで画像を取り込みながら、作成したプログラムで画像認識を行った。
これにてこの講座の受講は完了した。
■次は
まとめ作成。
このコースへのリンク
Python for Computer Vision with OpenCV and Deep Learning
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タグ：YOLO
