【Udemy】TensorFlow(ディープラーニング)入門動画に4日目が追加されていた!

【4日で体験】 TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング入門
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こんにちは。ぽんぽこです。GWも空けて今日から心機一転ですね。憂鬱な方も多いかもしれませんが(笑)、お仕事や学校頑張っていきましょう!

今回は以前購入したUdemyのTensorFlow(テンソルフロー)の動画で新たに追加された項目がありましたのでシェアします。これってGW前に追加されていたんですね~。お知らせのポップアップが出でたようですが華麗にスルーしていました。。。

【レビュー】Udemy(ユーデミー)の評判・口コミ。日本語にも対応、世界最大級のオンライン学習サイト

2017.02.03

【4日で体験】 TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング入門

【4日で体験】 TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング入門

【4日で体験】 TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング入門

この動画の4日目が追加されています。それに伴い動画のタイトルも3日⇒4日へ変更されています。



人口知能を使って画像や動画を変換

Fast Style Transfer in TensorFlow というライブラリを使用した解説です。人口知能を使って画像や動画を変換します。任意の画像を北斎のタッチにしたり、ピカソのタッチにしたり・・という感じに。

動画では実際にFast Style Transfer in TensorFlowを使いながら説明が進みます。

詳細やソースコードはこちら。
https://github.com/lengstrom/fast-style-transfer

Anacondaの解説も

また、Anacondaで環境を分ける方法の説明もありました。

Anacondaは環境によって使用するライブラリのバージョンを分けて管理することが出来るので便利ですね。今回のFast Style Transfer in TensorFlowを使うために環境を分けて保存しておくことが出来ます。Anacondaで環境を分ける

使ってるライブラリが推奨されるバージョンと違うと動かないことってよくありますからね。今回のFast Style Transfer in TensorFlowの場合は以下のようにバージョンが記載されています。

TensorFlow 0.11.0
Python 2.7.9, Pillow 3.4.2, scipy 0.18.1, numpy 1.11.2
If you want to train (and don’t want to wait for 4 months):
A decent GPU
All the required NVIDIA software to run TF on a GPU (cuda, etc)
ffmpeg 3.1.3 if you want to stylize video

おわりに

いかがでしょうか。今回はUdemyの動画【4日で体験】 TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング入門 の追加された部分についてご紹介しました。

Udemyは月額ではなく買い切りの動画なのに、後からどんどん追加されていくのはお得感がありますね。

今回の先生は解説が丁寧なので初心者でも見やすいと思います。

こんな感じで、大事なところはわかりやすく表示してくれています。この先生の動画はアタリだと思います。

【4日で体験】 TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング入門

ちなみに・・・

ちなみに、Udemyの中でも買わないほうが良いかも…という動画はこちらに記事にしました。^^;

Udemyで買っていはいけない動画とは?それは◯◯とあるもの

2017.04.19

参考になれば幸いです!
ではでは~!

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