【中止】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)

セミナープログラム

  1 画像認識の問題設定

  1.1 物体検出タスク
  1.2 画像分類タスク
  1.3 シーン理解:セマンティックセグメンテーションタスク
  1.4 特定物体認識タスク

 2 ニューラルネットワークと逆誤差伝搬法
  2.1 ニューラルネットワーク(全結合)
  2.2 多層パーセプトロン(MLP)の学習
  2.3 勾配降下法
  2.4 誤差関数

 3 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)

  3.1 機械学習を用いた画像認識
  3.2 畳み込み層
  3.3 活性化関数
  3.4 プーリング層
  3.5 全結合層
  3.6 出力層
  3.7 CNNの推論過程、学習
  3.8 従来の機械学習 VS 深層学習
  3.9 学習サンプル数 VS 認識性能
  3.10 データ拡張

 4 CNNよる画像認識

  4.1 一般物体認識(分類)
   … AlexNet / VGG / GoogLeNet / ResNet / SENet
  4.2 物体検出
   … Faster R-CNN / YOLO / SSD / M2Det
  4.3 セグメンテーション
   … SegNet / MNet
  4.4 回帰
  4.5 マルチタスク学習


 5 視覚的説明(Explainable AI)

  5.1 説明可能なAIに向けて:XAI
  5.2 視覚的説明:アテンションマップの可視化
  5.3 Attention Branch Network
  5.4 Attention mapのファインチューニング
  5.5 外観検査への適用

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

セミナー開催日は未定です

受講料

51,700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

全国

主催者

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)

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