SVM(サポートベクターマシン)とDeep Learningを中心とした機械学習の画像認識への応用

   最近の画像認識では、Deep learningやSVM等の機械学習法を利用することが主流になっている。初学者には各手法の詳細と性質を理解することが簡単ではない。そこで、本セミナーでは理論の説明と応用例をあわせて紹介することにより、各手法の性質をつかみやすくする。

【プログラム】


 1 SVM(サポートベクターマシン)


  1.1 線形サポートベクターマシン
  1.2 非線形サポートベクターマシン
  1.3 カーネル関数の統合
   *アスベスト検出への応用
  1.4 One-classサポートベクターマシン
   *粒子検出への応用
  1.5 サポートベクター回帰
   *文脈情報抽出への応用
   *メラノソーム追跡への応用
  1.6 Latentサポートベクターマシン
   *カテゴリ識別への応用
  1.7 Exemplarサポートベクターマシンとその応用
   *カテゴリ識別への応用


 2 Deep learning


  2.1 従来のニューラルネットワーク
   *単層パーセプトロン
   *多層パーセプトロン
   *誤差逆伝播法
  2.2 Deep learning
   *CNN
   *活性化関数
   *dropout
   *batch normalization
   *CNNの解析
   *DCGAN、pix2pix
  2.3 Deep learningの応用
   *細胞内画像への応用
   *セグメンテーションへの応用
   *カテゴリ識別への応用
   *対象計数への応用


 3 その他の機械学習法


  3.1 Partial Least Squares
   *粒子計数への応用  
   *階層的PLSNet
  3.2 カーネル多変量解析
   *顔認識への応用


受講料】


・お1人受講の場合 47,000円[税別]/1名
・1口でお申込の場合 59,000円[税別]/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。


      


※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


10:00

受講料

50,760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

開催場所

東京都

主催者

キーワード

機械学習・ディープラーニング

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