コンピューターヴィジョンタスクのためにディープラーニングとモデリングを統合するには、以下のステップを踏むことができる：

1.  適切な深層学習フレームワークを選択する：TensorFlow、PyTorch、Caffeなど、人気のある深層学習フレームワークがいくつかあり、ニーズと経験に基づいて選択できる。
    
2.  データセットを収集し、前処理を行う：モデルをトレーニングするのに十分な大きさのデータセットを収集し、トレーニングの準備のために前処理を行う。これには、画像の適切なフォーマットへの変換、リサイズ、正規化、トレーニングセットと検証セットへの分割などが含まれる。
    
3.  モデルの設計とトレーニング：画像分類にはCNN（Convolutional Neural Network）、画像生成にはGAN（Generative Adversarial Network）など、タスクに適したディープラーニング・アーキテクチャを選択する。ディープラーニングフレームワークを使用して、前処理済みのデータセットでモデルをトレーニングします。
    
4.  モデルを評価する：テストセットでモデルのパフォーマンスを評価し、その結果を使用してモデルアーキテクチャやトレーニングプロセスに必要な調整を行う。
    
5.  モデルをデプロイします：最後に、学習したモデルをアプリケーションやシステムに統合し、新しい画像の予測に使用できるようにします。
    

簡単なコンピュータ・ビジョンのタスクから始め、徐々にタスクを複雑にしていくことで、実地経験を積み、この分野のスキルを向上させることをお勧めします。
To integrate deep learning and modeling for computer vision tasks, you can follow these steps:

1.  Select a suitable deep learning framework: There are several popular deep learning frameworks such as TensorFlow, PyTorch, and Caffe, which you can choose based on your needs and experience.
    
2.  Gather and preprocess the dataset: Collect a large enough dataset to train your model, and preprocess it to prepare it for training. This includes converting images to a suitable format, resizing, normalizing, and splitting into training and validation sets.
    
3.  Design and train the model: Choose an appropriate deep learning architecture for your task, such as a Convolutional Neural Network (CNN) for image classification, or a Generative Adversarial Network (GAN) for image generation. Train the model on your preprocessed dataset using the deep learning framework.
    
4.  Evaluate the model: Evaluate the performance of the model on a test set, and use the results to make any necessary adjustments to the model architecture or training process.
    
5.  Deploy the model: Finally, integrate the trained model into your application or system, so it can be used to make predictions on new images.
    

It's recommended to start with simple computer vision tasks and gradually increase the complexity of the task to get hands-on experience and improve your skills in this field.