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Deep Learningに基づく画像認識の基礎から最近の発展まで
開催日 |
10:00 ~ 17:00 締めきりました |
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主催者 | 株式会社トリケップス |
キーワード | 情報技術 機械学習・ディープラーニング AI(人工知能) |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | お好きな場所で受講が可能 |
ディープラーニングに基づく画像認識を、
最近の発展や応用例を交えながら丁寧に説明していきます!
セミナー講師
堀田 一弘(ほったかずひろ)氏
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
画像認識の分野ではDeep learningを用いることが標準となり、大量の教師付き画像とConvolutional Neural Network(CNN)の組み合わせが主流である。まずはCNNの構成要素と汎化能力の向上させるための工夫について応用例を交えながら解説する。次に、画像生成や画像変換などに利用されるGenerative Adversarial Network(GAN)の基礎理論から発展までを説明する。また、最近は教師なし表現学習とTransformerが人気のトピックであり、大量の教師付き画像とCNNからの脱却が図られている。これらの方法と最近の発展についても応用例を交えながら丁寧に説明していく。
セミナープログラム
1 Convolutional Neural Network
1.1 Convolutionとその発展
1.2 活性化関数
1.3 Dropout
1.4 Batch normalizationとその発展
1.5 応用例:対象識別、対象検出、セグメンテーション、対象追跡など
2 Generative Adversarial Network
2.1 理論とその発展
2.2 Wasserstein GAN
2.3 Spectral Normalization
2.4 pix2pix
2.5 応用例:画像生成、画像変換、異常検知など
3 Transformer
3.1 Self-attentionとSource-target attention
3.2 Self-attention network
3.3 Detection Transformer
3.4 Point Transformer
3.5 Vision Transformerとその発展
3.6 応用例:対象識別、対象検出、セグメンテーション、点群認識など
4 教師なし表現学習
4.1 SimCLR
4.2 BYOL
4.3 SimSiam
4.4 Barrow Twins
4.5 応用例:対象識別など