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

【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。