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Vision Transformerの仕組み
開催日 |
13:00 ~ 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 | ソフトウェア開発 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 | Zoomオンラインセミナー |
~コンピュータビジョン応用を中心とした最前線~
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))
<略歴>
1997年 中部大学大学院 博士後期課程了
1997〜2000年 米国カーネギーメロン大学 ロボット工学研究所 Postdoctoral Fellow
2000年 中部大学 講師
2004年 中部大学 准教授
2005〜2006年 米国カーネギーメロン大学 ロボット工学研究所 客員研究員
2010年 中部大学 教授
2014年 名古屋大学 客員教授
現在に至る
<学会> 電子情報通信学会、情報処理学会、ロボット学会、IEEE
<主な受賞> ロボカップ研究賞(2005年)
情報処理学会論文誌CVIM優秀論文賞(2009年)
情報処理学会山下記念研究賞(2009年)
画像センシングシンポジウム優秀学術賞(2010, 2013, 2014年)
電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ論文賞(2013年)
<研究> 計算機視覚、動画像処理、パターン認識・理解の研究に従事
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。
セミナー趣旨
自己注意機構を活用したニューラルネットワークであるTransformerは、機械翻訳タスクでSoTAを達成し実用化を加速させている。このTransformerをコンピュータビジョンタスクに適用したモデルがVision Transformerであり、2019年以降、急速に応用と改良が加えられている。Vision Transformerは、CNNとは異なる新たな特徴表現獲得が可能となり、テクスチャノイズに対してロバストな認識が可能となっている。
本セミナーではVision Transformerについて従来の手法と対比しながらその仕組みを解説し、コンピュータビジョン応用を中心とした最前線についても紹介する。
セミナープログラム
- 再帰型ニューラルネットワークの仕組み
- 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
- LSTM
- Seq2seq、Attention Seq2seq
- Transformerの仕組み
- Transformer
- 大規模言語モデル
- Vision Transformerの仕組み
- 特徴表現獲得の変遷
- VIsion Transformer(ViT)
- ViTによる画像認識
- ViTによる特徴表現獲得
- ViTの最新動向
- ViTの派生手法(Swin Transformer、ConvNeXtなど)
- ViTの派生手法の傾向