畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識活用事例・判断根拠の理解【WEBセミナー：オンデマンド配信】

セミナー趣旨

　深層学習の代表的な手法である畳み込みニューラルネットワークは画像認識分野の様々なタスクに応用が進んでいます。
　本セミナーでは、畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識分野における応用事例について説明します。また、畳み込みニューラルネットワークの判断根拠の視覚的説明や応用方法、実装に向けた環境やディープラーニングフレームワークについても紹介し、実践的に活用できる内容を網羅的に説明します。

習得できる知識

画像処理、機械学習など

セミナープログラム

１．ディープラーニングの現在

２．畳み込みニューラルネットワーク
　2.1 畳み込み層
　2.2 プーリング層
　2.3 全結合層
　2.4 出力層

３．畳み込みニューラルネットワークの学習
　3.1 誤差逆伝播法
　3.2 最適化法（SGD / Adam / RMSProp）

４．ネットワーク構造
　4.1 AlexNet
　4.2 VGG
　4.3 GoogLeNet
　4.4 ResNet
　4.5 SE-Net

５．汎用性を向上させるためのテクニック
　5.1 Dropout
　5.2 バッチ正規化
　5.3 インスタンス正規化
　5.4 データ拡張（Mixup, Cutout 等）

６．物体検出への応用
　6.1 Faster R-CNN
　6.2 YOLO
　6.4 SSD

７．セグメンテーションへの応用
　7.1 FCN
　7.2 SegNet
　7.3 U-Net
　7.4 PSP Net
　7.5 DeepLab V3

８．判断根拠の可視化
　8.1 CAM
　8.2 CAM Grad
　8.3 Attention Branch Network
　8.4 判断根拠を活用した精度向上

９．画像生成モデル
 　9.1 Generative Adversarial Network(GAN)
 　9.2 条件付きGAN
 　9.3 Pix2Pix

１０．ディープラーニングのフレームワーク
　10.1 Chainer による実装
　10.2 Pytorch による実装
　10.3 Neural Network Console

■Ｑ＆Ａ■
　このセミナーに関する質問に限り、講師とメールにて個別Q&Aをすることができます。
　具体的には、セミナー資料に講師のメールアドレスを掲載していますので、セミナーに関する質問がございましたら直接メールでご質問ください。
　（ご質問の内容や時期によっては、ご回答できない場合がございますのでご了承下さい。）

セミナー講師

中部大学 工学部 情報工学科 准教授　山下 隆義　氏

セミナー受講料

35,200円( S&T会員受講料33,440円 )
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受講について

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