<初学者が無理なく理解できる入門編> ディープラーニング速習セミナー 【名古屋開催】 〜ニューラルネットワークの基礎から最新手法まで〜
開催日 |
10:30 ~ 16:30 締めきりました |
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主催者 | 株式会社 情報機構 |
キーワード | AI(人工知能) |
開催エリア | 愛知県 |
開催場所 | 【名古屋市中村区】ウインクあいち |
交通 | 【JR・地下鉄・あおなみ線】名古屋駅 【名鉄】名鉄名古屋駅 【近鉄】近鉄名古屋駅 |
★毎回好評のセミナーを名古屋で開催します!
★リカレントニューラルネットワーク、Kerasなど最新の話題を追加しました!
講師
中部大学 工学部情報工学科 准教授 博士(工学) 山下 隆義 先生
2002年 オムロン株式会社入社, 顔画像解析の研究開発に従事
2014年 中部大学講師
2017年 中部大学准教授
人の理解に向けた動画像処理,パターン認識・機械学習の研究に従事.
セミナーポイント
★受講者特典
受講者には参考資料として、
講師著書『イラストで学ぶ ディープラーニング』(講談社 2016年)を進呈!
■はじめに
本セミナーでは最近注目されているディープラーニングについて,基礎的なところから応用事例まで紹介します.基礎的なところでは,ニューラルネットワークとの関係からリカレントニューラルネットワークなど最新の手法までを網羅的に紹介します.応用事例では,アプリケーション例を幅広く紹介するとともに,CaffeやChainer、TensorFlow、Kerasなど最新のツールも紹介します.
(尚、本セミナーでは、受講者の方のPC実習はございません。)
■受講対象
ディープラーニングを基礎から学びたいとお考えの方(主に画像を対象として話をします)
■本セミナーに参加して修得できること
・ディープラーニングに関する基本的な知識
・実際に使うための環境
セミナー内容
1.はじめに:ディープラーニングについて
1.1.ディープラーニングの現在
-注目のきっかけ(Googleの猫認識)
1.2.IT関連企業の動向
1.3.ディープラーニングのアプリ
(画像認識、音声認識、歩行者検出、自動運転支援)
1.4.なぜディープラーニング?何がディープラーニング?
2.ディープラーニングの歴史
3.ニューラルネットワークの基礎
3.1.パーセプトロン
3.2.階層型パーセプトロン
3.3.誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)
4.畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network)
4.1.畳み込み層
4.2.確率的勾配降下法
4.3.学習できめること:各種パラメータ
4.4.畳み込み層の誤差逆伝播/プーリング層の誤差逆伝播
4.5.汎用性を向上させるための方法
4.6.パラメータによる性能比較
5.画像認識における応用事例
5.1.ディープラーニングの応用先
-認識(一般物体認識、顔認識など)
-検出(歩行者検出、物体検出など)
-セグメンテーション(シーンラベリング、顔のパーツラベリングなど)
-回帰(顔器官検出など)
5.2.画像認識における学習時の工夫
-data augmentationの重要性
-カリキュラムラーニング
-ヘテロジニアスラーニング
-ビデオの認識
-ネットワークの可視化
6. リカレントニューラルネットワーク (Recurrent Neural Network)
6.1.リカレントニューラルネットワークとは
6.2.順伝播処理
6.3.逆伝播処理
6.4.LSTM
7.実利用に向けたディープラーニングのツール紹介
7.1.Theano
7.2.Caffe
7.3.Chainer
7.4.TensorFlow
7.5.Keras (Pythonで書かれたTensorFlowとTheanoのための深層学習ライブラリ)
*それぞれのインストール方法、特徴、使い方など
8.おわりに