Intro to ML: Image Processing
大規模な計算処理能力を活用してパターンを認識し、画像を解釈することは、自動運転から顔認識まで、さまざまな用途における AI の基盤技術です。Google Cloud Platform は、API を呼び出すだけで利用できるシステムを通じて、ワールドクラスの速度と精度を提供しています。GCP にはさまざまな API があるため、機械学習に関するほぼすべてのタスクに対応することができます。この入門クエストでは、画像処理に用いられる機械学習の実践的な演習を行います。ラボを活用して、画像にラベルを付けたり、顔やランドマークを検出したり、画像内のテキストを抽出、分析、翻訳したりすることができます。
このアクティビティを完了して、バッジを獲得しましょう。開発したスキルを公開して、クラウド分野でのキャリアをアピールしてください。
Vertex AI Workbench ノートブック: Qwik Start
このラボでは、TensorFlow のモデルをトレーニングして、Vertex AI にデプロイしてデータを予測する方法を学びます。Getting started with Notebooks for machine learning と Faster model training and experimentation with Vertex AI の短い動画をご覧ください。
API Explorer: Qwik Start
このラボでは、Cloud Storage に画像をアップロードしてから、API Explorer を使用して Vision API にリクエストを行います。
AutoML Image でクラウド内の雲の画像を分類する
AutoML Image を使用すると、機械学習の専門知識が限られている開発者でも、高品質な画像認識モデルをトレーニングできます。このハンズオンラボでは、さまざまな種類の雲（積雲、積乱雲など）を見分けられるようにカスタムモデルをトレーニングする方法を学びます。
Cloud Vision API で画像内の物体（ラベル）、顔、ランドマークを検出する
Cloud Vision API を使用すると、高度な機械学習モデルをシンプルな REST API にカプセル化し、画像の内容を把握することができます。このラボでは画像を Vision API に送信し、物体、顔、ランドマークが検出されることを確認します。
Cloud ML API を使用して画像内のテキストの抽出、分析、翻訳を行う
このラボでは、Cloud Vision API、Natural Language API、Translation API を組み合わせることで、画像からテキストを抽出して文字を認識し、他言語に翻訳して分析を行います。
クエスト情報
使用できる言語
English、français、español (Latinoamérica)、日本語、português (Brasil)、Deutsch
このクエストを修了した後はどうすればよいですか？
クエストを修了した後は、学習プログラムのその他のコンテンツを確認したり、学習カタログを閲覧したりできます。
どのようなバッジを獲得できますか？
クエストを修了すると、修了バッジが付与されます。一部のクエストでは、最終評価チャレンジラボで知識の応用力が試されます。こうしたクエストを修了すると、スキルバッジを獲得できます。バッジはプロフィールで確認可能で、ソーシャル ネットワークで共有していただくこともできます。