０から学ぶAI– category –

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Pythonの音声処理ライブラリであるLibROSAを使って、音声データの基本操作について学びました。LibROSAを利用することで、音声ファイルの読み込み、再生、特徴量抽出が簡単に行えることが分かりましたね...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、波形データの可視化について解説し、音声信号を時間軸に沿って振幅の変化として表示する方法を学びました。波形を視覚的に確認することで、音の強弱や特定の音声イベントを把握する手段を理解しましたね...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、音声処理とはというテーマで、音声データのデジタル化や音声認識、音声合成の基本技術について解説しました。音声処理がどのような技術で成り立っているのか、具体的な手法について学びましたね。 今回...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、音声データの基本について、サンプリングレートやビット深度といったデジタル音声の基礎知識を解説しました。これらの基礎を理解することで、音声データの取り扱いや品質管理の基本がつかめましたね。 ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、第10章のまとめと理解度チェックを行い、これまで学んだ内容を振り返り理解を深めました。今回から第11章に入り、音声認識と音声処理について学びます。この章では、音声データの基本や処理方法、音声認...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、異常検知（Anomaly Detection）について解説し、監視カメラ映像での異常行動を検出する技術や、その実装方法を紹介しました。異常検知技術は、セキュリティや安全対策において重要な役割を果たしており...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、点群データの処理について解説し、3Dスキャンデータの取得方法やノイズ除去、メッシュ化といった基本的な処理手法について学びました。点群データは、自動運転や建築、VR/ARなど、幅広い分野で活用され...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、映像データの解析について解説し、動画から情報を抽出するための様々な手法とその実装方法を紹介しました。映像解析は、監視カメラ、スポーツ解析、映像制作、自動運転など、幅広い分野で活用されていま...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、3Dビジョンの基礎について解説し、深度情報を取得するための様々な方法（ステレオビジョン、LiDAR、ToFカメラなど）を紹介しました。これらの技術を用いることで、シーンや物体の立体情報を取得し、様々...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、OpenPoseによる姿勢推定について解説し、人間の関節位置を特定して姿勢を解析する技術を学びました。OpenPoseはスポーツ解析やリハビリ支援、エンターテインメントなど、幅広い分野で活用されています。...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、コンピュータビジョンの評価指標について解説し、モデルの性能を評価するための精度（Accuracy）、IoU、mAPなどの指標を紹介しました。これらの指標を理解することで、コンピュータビジョンのタスクにお...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、顔認識の基本について解説し、顔検出と認識の手法について学びました。顔認識技術は、セキュリティや認証、ソーシャルメディアでの応用が広がっています。 今回は、AIによる姿勢推定（Pose Estimation）...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、スタイル変換（Style Transfer）について、画像の内容を保持しつつ、別の画像のスタイルを適用する技術を紹介しました。スタイル変換は、アートやデザインの分野で非常に注目されている技術で、写真を絵...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、GANを用いた画像生成について解説し、生成的敵対ネットワークの基本原理や実装例、応用について学びました。GANは、画像の生成やスタイル変換にとどまらず、多くの分野で応用されています。 今回は、画...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、U-Netの実装について解説し、医療画像のセグメンテーションモデルとしての役割やその実装方法を学びました。U-Netは、画像の細かいピクセル単位での分類に優れたモデルで、医療や自動運転などの分野で高...