CNNによる画像認識AIのソースコードを提供します

CNN(畳み込みニューラルネットワーク)を用いた画像認識AIのソースコードを提供します。 CNNとは画像認識の分野で高い精度を誇るニューラルネットワークです。このCNNを用いることにより画像認識AI(例えば犬と猫を判別するAI)を制作することが可能です。 ここでは、これから自分で画像認識AIを制作したいという方を対象にCNNのソースコードを提供させていただきます。そのためPythonの実装環境などがあることを前提とさせていただきます。 提供するソースコードの簡単な流れは以下となります。 【1】学習したいデータの読み込み(exp.犬と猫の画像を50枚ずつ) 【2】検証したいデータの読み込み(exp.犬と猫の画像を10枚ずつ) 【3】CNNの構築(層の設定などが可能です) 【4】CNNによる学習の実装(試行回数やバッチサイズが設定可能です） 【5】学習が完了したAIによる画像認識の検証 【6】検証結果の提示(この数値結果が所謂精度となります) CNNでは【1】~【6】を繰り返すことで、より精度の高いAI制作を目指していきます。デフォルトでは2種類(exp.犬と猫)の判別AIとしていますが、ソースコードを少し変更すれば3種類以上も可能です。 とりあえず人工知能を体験してみたい！という方に非常におすすめです。CNNの第一歩として是非ともご利用ください。 また有料オプションとして画像認識AIの制作も行っています。ご購入していただいたソースコードを基盤とし、CNNを用いた画像認識AIを制作します(exp.船と飛行機を判別)。 ソースコードだけでは不安な方やとりあえず学習済みモデルが欲しいという方は是非こちらもご利用ください。