まとめ
このモジュールでは、畳み込みニューラル ネットワークがどのように機能するか、および 2D 画像でパターンをキャプチャする方法を学習しました。 実際、CNN は、1 次元信号 (音波や時系列など) や多次元構造 (たとえば、一部のパターンがフレーム間で繰り返されるビデオのイベント) のパターンを見つけるためにも使用できます。 また、CNN は、画像生成など、より複雑な Computer Vision タスクを解決するための単純な構成要素です。 生成敵対ネットワーク を使用して、指定されたデータセット内の画像と同様の画像を生成できます。 たとえば、 コンピューターで生成された絵画を作成するために使用できます。 同様に、CNN は、オブジェクトの検出、インスタンスのセグメント化などに使用されます。 これらの問題を解決するためにニューラル ネットワークを実装する方法を学習するのは、別のコースのテーマです。 Computer Vision の基礎を学習しました。Computer Vision の習得に向けて、学習を続けることをお勧めします。