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[Graspy:AI初心者向け講座感想]IBM WatsonとPythonによる画像分析

  • 2019年12月13日
  • 2020年11月20日
  • Python

今回はGraspyが運営している無料AI学習講座を受講した感想や内容の一部を紹介したいと思います。

taku

Pythonを使った画像分析を学習してみたい

AIについて勉強してみたい

という方は是非ご覧ください。

GraspyのAI for Business講座

著者自ら「Graspy」「AI for Business講座」を受講してみて

実際にどのような内容だったか

難易度はどれくらいか

を紹介していきたいと思います。

 

また、「Graspy」については下記記事でもまとめています。

無料でプログラミング・AI・UI/UX学習できるGraspyまとめ

学習項目

AI for Business講座の学習項目は大きく5つに分かれており

 

AI講座内容1.AIと機械学習

2.AIに触れる~IBM Watson

3.機械学習をつくる~Azure Machine Leaning

4.Pythonと機械学習

5.ディープラーニング

となっていました。

これらの各章が5つの項目に分かれて細分化されているのでボリュームはかなりの量になっています。

なのでAIの知識を「しっかりと学ぶ」には申し分ないですね。

 

基本は「テキスト」と「画像」の説明になっていますが

必要なら「質問ボタン」から質問をすることができるので、一人で考えこまなくても良いのが魅力ですね。

 

また、自分の興味のある分野から進められるので順番を気にする必要はありません。

なので、いきなり「Python」から学べます!

 

もちろん無料ですので、こんな量のコンテンツを学べるのか!

と思うと、とてもびっくりですね。

 

 

学習期間とポイント

学習l期間は「30日間」

受講欄に、残り何日と、何時までかが記載されているので、受講期間を忘れることはなさそうです。

time

ちなみにこのように表示されます。

 

また、受講時の消費ポイントは「100pt」です。

Graspyで基本情報を登録すると「500pt」無料でもらえるので

実質5回分の講座を無料で受講できるということです。

しっかりと「100pt」で受講できましたよ。(嘘ではありませんでした。)

 



 

Graspy:AIに触れる~IBM Watsonの感想

今回は2章の「IBM Watson」を用いたAI学習について

実際に体験した感想を踏まえて紹介したいと思います。

 

Watsonとは

AIに触れるために、「Watson」というサービスを使って学習をしました。

このWatsonですが、画像認識・自然言語の分類といったAI的機能を、APIを呼び出すだけで使用可能で、機械学習やディープラーニング開発技術・知識がなくてもAIを使うことのできるサービスになります。

 

このWatsonはIBM Cloud上でサービスとして提供されており、無料でWatsonのサービスを15個使うことができます。

 

このサービスによって、簡単にAIを学習することができます。

Graspyでは「画像付き」で解説されているので、詰まることなく進められるのが特徴です。

 

Watson無料サービス一覧

 

Watson Assistant(チャットボットなどで会話の制御を行う)

 

Language Translator(文章の翻訳)

 

Natural Language Understanding(文章から重要な単語などを抽出する)

 

Personality Insights(文章からそれを書いた人の性格を分析する)

 

Speech To Text(音声をテキストに変換する)

 

Text To Speech(テキストを音声に変換する)

 

Tone Analyzer(文章からそれを書いた人の感情を予測する)

 

Visual Recognition(画像認識)

 

Discovery(文書を蓄積し自然言語などで検索する)

 

Knowledge Catalog(データ分析)

 

Machine Learning(機械学習の実行環境)

 

Watson Studio(機械学習の開発環境)

 

Knowledge Studio(文章からいかに単語などを抽出するかを学習させる)

 

AI OpenScale(機械学習モデルの信頼性検証、透明性、説明可能性の監視)

Compare and Comply(文書を管理し重要なエレメントの変換、比較等を行う)

 

IBM Watsonへの登録

紹介1

テキストにこのようなテキストリンクが張ってあるので、IBMCloudへユーザ登録をしていきます。

IBM

黄色で示した「IBM Cloudアカウントの作成」をクリックして必要事項を登録します。

アップグレードや有料コンテンツを使用しなければ「無料」で使い続けることができるので、お金の心配はありません。

 



 

IBM Cloudの登録ができたら、テキストと図を見ながら好きな分野を学習していきましょう!

 

Visual Recognitionでの画像認識

ここでは「Visual Recognition」を用いた画像認識を紹介します。

テキストの手順に沿ってファイルを作成し

画像をドラッグ&ドロップで読み込むと画像内容をAIが判別して画像内にどのような要素が含まれているかを認識してくれます。

 

まずは「General」という一般的な画像認識で試してみました。

picture1

英語表記ですが、画像に対して

植物 68%

木  60%

自然 53%

つる植物(vine) 55%

などAIが画像内容を認識していることが確認できます。

Watson恐るべし!ですね。

また結果が目に見えるため、楽しんで学ぶことができますね。

 

さらに、「Food」というフィルタを用いてAIに識別させてみました。

picture2

そうすると、背景画像では「non-food」となり、検知しておらず

酒の画像では

飲み物 87%

お酒 86%

ドリンク 75%

と言った具合に、画像を認識しました。

これを見るからにかなり正確に画像認識ができていることがわかりますね。

 

Watsonの機能はまだたくさんあるので、使いながらAIの知識を蓄えると

物の見方も変わると思うので、勉強していきたいと思いましたね。

 

 

Pythonの基礎学習

GraspyのAI for BusinessではPythonの基礎についても学習することができます。

Watsonの「Notebook」というシステムを使うことでPython3.6を実行することができました。

 

Pythonは初めて学習するため、どんなことを学習できるかを紹介します。

 

基本的な演算

複数の値を扱うコレクション

Numpy(ナムパイ)

Pandas (パンダス)

 

無料かつ、初心者向けのAI講座なので基礎分野が学習のメインになります。

その中でも驚いたのはNumpyの機能

C言語などでは、平均値、最大値、バブルソートなどすべて一からプログラムを書かなければなりませんが

Numpyを使えば、簡単に求めることができます。

python

乱数を用いて値を30個配列に格納し、それらの最大値、最小値を簡単に求めることができます。

また、ソートも書き方だけわかってしまえば、すごく楽にソートできるのでPythonってすごいなと思いました。

 

資料の方もしっかりと解説されているので、Pythonの基礎を理解するには十分だと思います。

 

 

以上「[Graspy:AI初心者向け講座感想]Watsonを使った画像分析・Python」でした。

テキストと画像付きで学習しやすい作りになっているので、AIを学びたい方

また、プログラミングやUI/UXを学びたい方人もオススメできますね。

新しいことは楽しいのでこれからも勉強していきたいと思います。

 

お疲れ様でした。

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