ディープラーニング（深層学習）の基礎とPyTorchを用いた画像認識モデルの実装方法

セミナー趣旨

　現在多くの分野で活用が進んでいる深層学習は，畳み込みや活性化関数，正規化といった処理をレイヤとして多層に重ねることで実装される．本講座では深層学習の基礎から，モデルを理解し開発できるようになるための実装力を説明いたします．実社会応用がしやすい画像認識タスクを対象に，深層学習ライブラリPyTorchを用いてモデルをスクラッチから実装するためのプログラム解説も行います．様々なモデル構造と学習課題設定を理解しておくことで，実務への応用範囲を広げていただくことを目標にしています。

受講対象・レベル

・これから深層学習を学び始める人
・最新の深層学習モデルを理解するための基礎を身につけたい人
・課題解決に向けた深層学習モデルを自身で実装できるようになりたい人
・Pythonを用いたコーディングができることが望ましい

習得できる知識

・深層学習の基礎理論
・深層学習ライブラリを用いたモデル開発
・深層学習モデルの実装方法
・深層学習を用いた様々な課題設定

セミナープログラム

１．深層学習の基礎
　　1-1　課題の定義と教師あり学習
　　1-2　深層学習の社会応用事例
　　1-3　ニューラルネットワークと確率的勾配降下法
　　1-4　レイヤーと活性化関数
　　1-5　簡単なモデルによる画像分類（プログラム解説）
２．深層学習を用いた画像分類の実践
　　2-1　データ拡張
　　2-2　転移学習
　　2-3　ハイパーパラメータチューニング（プログラム解説）
３．深層学習モデルの実装
　　3-1　様々なモデルアーキテクチャ
　　3-2　様々なモデルの実装（プログラム解説）
　　　a. VGG
　　　b. ResNet
　　　c. Inception-v3
　　　d. SE Net
　　　e. Mobile Net
４．様々な課題設定の深層学習手法
　　4-1　マルチタスク学習
　　4-2　敵対的学習
　　4-3　半教師あり学習
　　4-4　自己教師あり学習

Deep Learning,機械学習,Python,オンライン,WEBセミナー

セミナー講師

福井大学　工学系部門 工学領域
情報・メディア工学講座　准教授　博士（工学）　長谷川 達人　氏

【専門】
行動認識，漁獲物認識，深層学習

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
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受講について

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