AI開発の記録、はじめます｜自己紹介と今後発信する技術・プロジェクトについて
こんにちは！このブログでは、AI技術に関する知見や、自作プロジェクトの過程、実装テクニックなどをわかりやすく記録・共有していきます。
AIに興味のある方、独学で取り組んでいる方、実務で開発をしている方など、幅広い方の参考になればうれしいです。
このブログについて ― AI開発の試行錯誤を共有します
改めまして、Wan（わん）と申します。私はこれまで画像認識・予測分析・構造認識などをテーマに、さまざまなAIプロジェクトに関わってきました。過去には、インフラ設備の保守・原子力施設・核融合炉の構造認識AIの開発にも携わった経験があります。
現在はMacBook Pro（M4チップ）上で、PyTorchやYOLOv8を使った画像処理系の開発を中心に行っており、自作のデータセットや分類モデルを用いた研究にも取り組んでいます。
AI開発の世界はとても奥が深く、日々の試行錯誤こそが最大の学びです。
このブログでは、そういった日々の挑戦・気づき・改善の記録を、少しずつ発信していきます。
このブログで発信していくこと
今後、このブログでは以下のようなテーマを取り扱っていく予定です：
- ✅ 実際に趣味で開発したAIプロジェクトの紹介
- ✅ YOLOやResNet、LSTMなどの技術解説（図・コード付き）
- ✅ MacやUbuntuでのAI開発環境構築ガイド
- ✅ 精度向上のための学習ノウハウやデータ拡張の工夫
- ✅ 開発中に遭遇したエラーやトラブルとその解決策
読者として想定しているのは、AIに興味のある初学者・中級者、あるいは実務でAIを導入したいと考えている方です。
難しい理論ではなく、「実際に手を動かして使える技術」に重きを置いて発信していきます。
現在取り組んでいるプロジェクト（次回予告）
現在、YOLOv8とResNetを組み合わせた車種分類AIの開発を進めています。
このプロジェクトでは、以下のような構成を取っています：
- ✅ YOLOv8を用いて車をリアルタイム検出
- ✅ 切り出した車の画像をResNet18で車種分類
- ✅ 学習データの収集・加工・拡張を自作スクリプトで実装
次回の記事では、このプロジェクトの詳細（モデル構成、学習手順、苦労したポイント、精度の変化など）をまとめて紹介する予定です！
最後に ― 日々の発見を共有する場として
このブログは、AI開発の成功や失敗をリアルに記録していく、自分自身の成長ログでもあります。
少しでも誰かの参考になったり、共感してもらえたりすることがあればとてもうれしいです。
これからも定期的に更新していくので、ぜひお気に入り登録やSNSでのシェアもよろしくお願いします。
次回もどうぞお楽しみに！
