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画像認識を実現するためのパターン認識、機械学習、
ディープラーニングの知識と実装方法を伝授!
Pythonを用いた実装、Deep Learningの利用…
k近傍法、線形識別関数、アンサンブル学習、
ニューラルネットワーク、scikit-learn、Keras…
本セミナーは、【Live配信】のみの開催に変更になりました。
※会場開催はございません。
セミナー趣旨
習得できる知識
パターン認識・機械学習に関する基礎的な知識,実装に関する知識
深層学習に関する知識と実装方法
セミナープログラム
1.はじめに
1.1 パターン認識・機械学習
1.2 最先端手法と応用例
2.機械学習のしくみ
2.1 機械学習の枠組み
2.2 機械学習に基づくパターン認識手法
1)k近傍法
2)線形識別関数
3)アンサンブル学習
4)ニューラルネットワーク
3.Pythonでの機械学習
3.1 scikit-learnの紹介
3.2 scikit-learnを用いた機械学習の枠組み
3.3 使用するクラス分類器
3.4 Pythonでの機械学習の実際の流れ
1)必要なモジュールの読み込み
2)特徴量の読み込み
3)識別器の初期化・学習
4)評価
5)結果の集計・出力
6)学習した識別器の保存、読み込み
3.5 各種クラス分類手法の切り替え
3.6 各種クラス分類手法の比較
4.Deep Learningの利用
4.1 Deep Learningの代表的なパッケージ
4.2 Kerasを用いたクラス分類器としてのDeep Learning
4.3 Kerasを用いた特徴抽出を含めたDeep Learning
4.4 学習済みモデルの読み込みと利用
5.まとめ
□質疑応答□
セミナー講師
研究内容・活動等
2011年 パターン認識・メディア理解(PRMU)研究会 研究奨励賞受賞
2016年IEEE ITS Society Nagoya Chapter Young Researcher Award受賞
主に画像を対象としたパターン認識に取り組んでいる.各種研究でPythonを利用
専門
防犯カメラ・車載カメラ映像を対象とした、人物検出・追跡・検索を含む人物画像処理に関する研究に従事
セミナー受講料
49,500円( S&T会員受講料46,970円 )
(まだS&T会員未登録の方は、申込みフォームの通信欄に「会員登録情報希望」と記入してください。
詳しい情報を送付します。ご登録いただくと、今回から会員受講料が適用可能です。)
S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で 49,500円 (2名ともS&T会員登録必須/1名あたり定価半額24,750円)
【1名分無料適用条件】
※2名様ともS&T会員登録が必須です。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価半額で追加受講できます。
※受講券、請求書は、代表者に郵送いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
(申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。
※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合:35,200円 ( S&T会員受講料 33,440円 )
※1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
※備考欄に【テレワーク応援キャンペーン】とご記入のうえお申込みください。
※他の割引は併用できません。
受講について
【ライブ配信(Zoom使用)セミナー】
・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
・お申込み受理のご連絡メールに接続テスト用のURL、ミーティングID、パスワードが記されております。
「Zoom」のインストールができるか、接続できるか等をご確認下さい。
・セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・セミナー資料は事前にお申し込み時のご住所へ発送させて頂きます。
・開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
・開催日時にリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
・タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です
開催日時
10:30 ~
受講料
49,500円(税込)/人
※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます
※銀行振込 または、当日現金でのお支払い
開催場所
全国
主催者
キーワード
AI(人工知能) 機械学習・ディープラーニング 情報技術
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受講料
49,500円(税込)/人
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AI(人工知能) 機械学習・ディープラーニング 情報技術関連セミナー
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