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畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識への応用・判断根拠の理解【Web配信】
開催日 |
10:30 ~ 17:00 締めきりました |
---|---|
主催者 | 株式会社トリケップス |
キーワード | 機械学習・ディープラーニング AI(人工知能) 情報技術 |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | お好きな場所で受講が可能 |
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解説!
判断根拠の視覚的説明や、フレームワークによるサンプルコードの説明など実践的に活用できる内容です!
セミナー講師
山下 隆義(やましたたかよし) 氏
中部大学 工学部 情報工学科 教授(工学博士)
セミナー受講料
お1人様受講の場合 51,700円[税込]/1名
1口でお申込の場合 62,700円[税込]/1口(3名まで受講可能)
受講申込ページで2~3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。
受講について
- 本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認下さい。
- インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
- 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。
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で様々なタスクへの応用が進んでいる。
本講義では、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する。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、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よるサンプルコードの説明など実践的に活用できる内容を網羅的に説明する。
セミナープログラム
- ディープラーニングの現在
- 畳み込みニューラルネットワーク
- 畳み込み層
- プーリング層
- 全結合層
- 出力層
- 畳み込みニューラルネットワークの学習
- 誤差逆伝播法
- 最適化法(SGD / Adam / RMSProp)
- ネットワーク構造
- AlexNet
- VGG
- GoogLeNet
- ResNet
- SE-Net
- 汎用性を向上させるためのテクニック
- Dropout
- Batch Normalization
- インスタンス正規化
- データ拡張(Mixup, Cutout等)
- 物体検出への応用
- Fast R-CNN
- YOLO
- SSD
- セグメンテーションへの応用
- FCN
- SegNet
- U-Net
- PSP Net
- DeepLab V3
- 判断根拠の可視化
- CAM
- CAM Grad
- Attention Branch Network
- 判断根拠を活用した精度向上
- 最新技術
- Self-Attention Network
- Vision Transformer
- ディープラーニングの実装
- Pytorch による実装
- Neural Network Console
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