写真で人々を識別できるAIを書くことはできますか？また、データをトレーニングするためにソースに到達する方法などを正確に説明していただけますか？
写真で人々を認識できる人工ネットワークをトレーニングすることは非常に複雑で、多くの準備と忍耐が必要です。あなたのタスクは非常に一般的なので、すでに訓練されたモデルが招待されるサンプルコードを提供します。これにより、人々のオブジェクト認識が可能になります。

Pythonコードを実行するには、Pythonと必要なすべてのBibios、および事前に訓練されたモデルをローカルでインストールしている必要があります。これは、Datascience.comへの段階的な指示です。

1）必要なすべてのライブラリをインストールします
「バッシュ
ピップインストールTensorflow == 2.4.0 Keras == 2.4.3 Numpy == 1.19.3 Pillow == 7.0.0 Scipy == 1.4.1 H5py == 2.10.0 Matplotlib == 3.3.2 Opencv Python Keras-Reset == = 0.2.0
`` `
「バッシュ
PIPインストールImageai -Upgrade
`` `

2）事前に訓練されたモデルをダウンロードしてください：

Pythonコードを実行するフォルダーにモデルを保存します。

url：https：//github.com/olafenwamoses/imageai/releases/download/essentials-v5/resnet50_coco_best_v2.1.0.h5/

3）ImageIIライブラリを使用して、写真のオブジェクトを識別します。

`python
imageai.deテクチャからインポートオブジェクトの検出から
OSをインポートします

execution_path = os.getcwd（）

＃ここで、変数の.jpgファイルにパスを割り当てることができます。
my_image_path = "foobar.jpg"

assert os.path.isfile（my_image_path）

Detector = object Detection（）
Detector.SetModelTyPeasretinAnet（）

＃ここにエラーがスローされている場合、これはおそらく
＃モデルを現在のワーキングディレクターに移動する必要があること。
Detector.setModelPath（os.path.join（execution_path、 "resnet50_coco_best_vv2.1.0.h5"））

＃モデルをロードします
Detector.LoadModel（）
Detections = detector.detectobjectsfromimage（input_image = os.path.join（execution_path、my_image_path）、output_image_path = os.path.join（execution_path、 "imageNew.jpg"））

検出の各オブジェクトの場合：
    print（hileobject ["name"]、 "："、exlobject ["percentage_probability"]）））

`` `

4）現在のワーキングディレクトリには、imageenew.jpgで認識された人を含む.jpgファイルを見つけることができます。

トレーニングデータのソースをどのように見つけますか？

ニューロンネットワークのトレーニングデータは、収集して、多大な努力の下で自分自身をラベル付けするか、単に公開源によって自分自身を取得する必要があります。最初は、kaggle.comのデータセットを閲覧することをお勧めします。

私はあなたを助けることができることを願っています。