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深層学習による画像認識とその判断根拠の可視化(視覚的説明)【Web配信】
開催日 |
10:00 ~ 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 |
深層学習が画像認識の際に注視した領域を可視化する!
セミナー講師
藤吉 弘亘(ふじよしひろのぶ) 氏
中部大学 工学部 情報科学科 / 大学院 工学研究科 情報工学専攻 教授(博士(工学))
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。
セミナープログラム
- 画像認識の問題設定
- 物体検出タスク
- 画像分類タスク
- シーン理解:セマンティックセグメンテーションタスク
- 特定物体認識タスク
- ニューラルネットワークと逆誤差伝搬法
- ニューラルネットワーク(全結合)
- 多層パーセプトロン(MLP)の学習
- 勾配降下法
- 誤差関数
- 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
- 機械学習を用いた画像認識
- 畳み込み層
- 活性化関数
- プーリング層
- 全結合層
- 出力層
- CNNの推論過程、学習
- 従来の機械学習 VS 深層学習
- 学習サンプル数 VS 認識性能
- データ拡張
- CNNよる画像認識
- 一般物体認識(分類)
… AlexNet / VGG / GoogLeNet / ResNet / SENet - 物体検出
… Faster R-CNN / YOLO / SSD / M2Det - セグメンテーション
… SegNet / MNet - 回帰
- マルチタスク学習
- 一般物体認識(分類)
- 視覚的説明(Explainable AI)
- 説明可能なAIに向けて:XAI
- 視覚的説明:アテンションマップの可視化
- Attention Branch Network
- Attention mapのファインチューニング
- 外観検査への適用
- 視覚的説明のロボット応用
- 深層強化学習によるロボットの自律移動
- Deep Q-Network
- 深層強化学習における判断根拠の可視化
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