YOLOv2やSSDで人物検出ができるなら、監視カメラ網から行方不明者（子供／動物）を全国規模で探し出すアプリは作れるはず――技術的課題3点と一緒に開発仲間を募集する企画提案記事です。

YOLO v2の物体検出（80クラス）にVGG16の画像認識（1000クラス）を組み合わせて、より詳細なクラス名で検出する強化型物体検出ツールを実装。仕組みとソースコードを公開します。

SONYのNeural Network Console（NNC）で学習モデルのハイパーパラメータを自動最適化する方法を解説。GUIで独自画像データを扱う流れと、CSV化・学習設定・最適化実行を初心者向けに紹介。

親子で楽しめるSTEM教育ロボットCOZMOの開封からアプリ操作・コードラボでのプログラミング、さらにCOZMO SDKでPythonから動かすところまでを写真と手順で詳しく解説します。

Fine-tuningを使って少ない画像データからでも精度の高い学習モデルを作成する方法を解説。VGG16をベースに既存モデルを流用するアプローチで、趣味Deep Learningの強い味方になります。