【締切】畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識活用事例・判断根拠の理解

※都合によりWEBセミナーに変更いたしましたが、名古屋で会場受講したい方は少しお席ございますので、
個別にTELにてお問い合わせください。

ディープラーニングの基礎から応用事例まで解説！
実践的に活用できる内容を網羅的に説明します

 
畳み込みニューラルネットワークの判断根拠の視覚的説明や応用方法とは!?
実装に向けた環境やディープラーニングフレームワークについても解説します

セミナー趣旨

　深層学習の代表的な手法である畳み込みニューラルネットワークは画像認識分野の様々なタスクに応用が進んでいます。
　本セミナーでは、畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識分野における応用事例について説明します。また、畳み込みニューラルネットワークの判断根拠の視覚的説明や応用方法、実装に向けた環境やディープラーニングフレームワークについても紹介し、実践的に活用できる内容を網羅的に説明します。

習得できる知識

画像処理、機械学習など

セミナープログラム

１．ディープラーニングの現在

２．畳み込みニューラルネットワーク
　2.1 畳み込み層
　2.2 プーリング層
　2.3 全結合層
　2.4 出力層

３．畳み込みニューラルネットワークの学習
　3.1 誤差逆伝播法
　3.2 最適化法（SGD / Adam / RMSProp）

４．ネットワーク構造
　4.1 AlexNet
　4.2 VGG
　4.3 GoogLeNet
　4.4 ResNet
　4.5 SE-Net

５．汎用性を向上させるためのテクニック
　5.1 Dropout
　5.2 バッチ正規化
　5.3 インスタンス正規化
　5.4 データ拡張（Mixup, Cutout 等）

６．物体検出への応用
　6.1 Faster R-CNN
　6.2 YOLO
　6.4 SSD

７．セグメンテーションへの応用
　7.1 FCN
　7.2 SegNet
　7.3 U-Net
　7.4 PSP Net
　7.5 DeepLab V3

８．判断根拠の可視化
　8.1 CAM
　8.2 CAM Grad
　8.3 Attention Branch Network
　8.4 判断根拠を活用した精度向上

９．画像生成モデル
 　9.1 Generative Adversarial Network(GAN)
 　9.2 条件付きGAN
 　9.3 Pix2Pix

１０．ディープラーニングのフレームワーク
　10.1 Chainer による実装
　10.2 Pytorch による実装
　10.3 Neural Network Console

　　□質疑応答・名刺交換□

セミナー講師

中部大学 工学部 情報工学科 准教授　山下 隆義 氏

セミナー受講料

49,500円( S&T会員受講料47,020円 )
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詳しい情報を送付します。ご登録いただくと、今回から会員受講料が適用可能です。)
S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で 49,500円 (2名ともS&T会員登録必須／１名あたり定価半額24,750円)

【1名分無料適用条件】
※2名様ともS&T会員登録が必須です。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、１名あたり定価半額で追加受講できます。
※受講券、請求書は、代表者に郵送いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
　(申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。


※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


10:30 ～

受講料

49,500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 または、当日現金でのお支払い

開催場所

東京都

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【大田区】東京流通センター

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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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