OpenCVを使った画像からの顔検出にチャレンジしたら、想像以上にあっさり実装できた話。テスト環境とサンプルコード付きで、画像認識を始めたい方の最初の一歩としておすすめです。

CIFAR-10データセットを使ったCNN（畳み込みニューラルネットワーク）の画像認識モデルを作成する方法を解説。学習済モデルで実際に画像認識を試すまでの全工程をまとめました。

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。

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。

日本語の形態素解析ライブラリJanomeの紹介と使い方。文章を品詞単位に分割する仕組みが直感的に分かるサンプル付きで、自然言語処理を始めたい方の入り口に最適です。

Ubuntu上にDeep Learningを試す環境を作るためのソフトウェアセットアップ手順。Git・pip・OpenCV・Chainer・Deelのインストールから画像認識のお試し実行までを解説。

Deep Learningにチャレンジするための最初の一歩、Ubuntuのインストール手順を解説。VirtualBoxで仮想環境を作り、Ubuntuを入れてPythonを起動するところまで初心者向けに紹介します。