手書き数字画像データセットMNISTの正体と、それを使ってニューラルネットワークで数字識別の学習モデルを作る入門手順を解説。実画像データの中身確認からモデル作成までを紹介します。

映像から物体検出するSSD_KerasをmacOS上にAnacondaを使って簡単にセットアップする方法を解説。Ubuntu編で手こずったOpenCV環境を、Macでさらっと組む現実解の手順書です。

2017年5月にリニューアルオープンしたアトリエ秋葉原のレポートと、SSD_Kerasによる映像物体検出を試すための環境構築手順（Anaconda・TensorFlow・Keras・OpenCV）の備忘録。

まっさらなUbuntu 16.4にSSD_Keras環境を構築し、リアルタイム映像から物体検出するまでの全手順を、ハマりどころを潰しながら解説。pip・TensorFlow・Keras・OpenCVのバージョン縛り付き。

TensorFlow入門編として、サンプルソースを使った画像認識をmacOSで試す最短手順を解説。pip一発でのインストールから、自分で用意した画像での認識テストまで初心者向けに紹介します。

KerasとTensorFlowでDeep Learningを活用したChatBotを実装する手順を、Anaconda・gensim・Keras導入から学習済みデータでの会話実行まで紹介。Linux環境での開発記録です。

macOSでAnacondaが綺麗にアンインストールできず手こずった作業のメモ。専用ツール導入・homeフォルダ内Anacondaの削除・PATH削除まで、完全に消し去る手順を備忘録的にまとめます。