Pythonによる画像処理技術の基礎と深層学習による画像認識プログラミング ＜オンラインセミナー＞

～ Ｐｙｔｈｏｎによる画像処理プログラミング、機械学習によるクラス分類と画像認識、深層学習による画像認識とそのポイント ～

・画像処理・機械学習の基礎から深層学習による画像認識技術のポイントまでを修得し、システム開発に応用するための講座
・Pythonを活用したAI画像認識プログラミングを修得し、目的に沿った画像認識システムへ効果的に応用しよう！

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・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。

講師の言葉

　自動運転自動車や顔認証システムなど、AIによる画像認識は様々な場面で実用化され広く使われるようになってきています。特に深層学習の進歩は目覚ましく、非常に高精度の認識結果を簡単に入手できるようになってきています。本講座では、プログラミング言語Pythonの入門から、画像処理・機械学習の基礎を抑えたうえで、深層学習による画像認識まで、サンプルプログラムの解説を通じて、順を追って解説を進めていきます。最終的には各自が用意した画像データセットを規定のフォルダ構成で配置し学習することで、任意の画像認識プログラムとして活用できることを目標としています。

本セミナーは受付を終了しました

セミナー詳細

開催日時
  • 2024年10月29日(火) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・画像認識のプログラムについて修得されたい方
・画像、ソフト、システム、その他関連企業の方
予備知識 ・プログラミングの経験
修得知識 ・サンプルプログラムをベースにして、目的に沿った画像認識プログラムを作成できる
プログラム

１．プログラミング言語Ｐｙｔｈｏｎの基礎
　　（１）．Ｐｙｔｈｏｎ開発環境の準備
　　　　ａ．Ａｎａｃｏｎｄａのインストール
　　　　ｂ．ＶｉｓｕａｌＳｔｕｄｉｏＣｏｄｅのインストールとＰｙｔｈｏｎ開発環境の準備
　　（２）．プログラミング言語Ｐｙｔｈｏｎの基礎
　　　　ａ．Ｐｙｔｈｏｎの基本文法
　　　　ｂ．Ｎｕｍｐｙ数値計算ライブラリの基礎

２．Ｐｙｔｈｏｎによる画像処理の基礎
　　（１）．Ｓｃｉｋｉｔ－Ｉｍａｇｅによる画像処理入門
　　　　ａ．画像データの取り扱い
　　　　ｂ．画像フィルタ
　　　　ｃ．画像の二値化と二値画像処理
　　　　ｄ．画像の領域分割
　　　　ｅ．演習課題「間違い探し」
　　（２）．ＯｐｅｎＣＶによる画像処理
　　　　ａ．ＵＳＢカメラからの画像の取得
　　　　ｂ．顔画像の認識
　　　　ｃ．ＱＲコードの読み取り

３．Ｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎによる機械学習
　　（１）．クラス分類
　　　　ａ．学習とテスト
　　　　ｂ．交差検定
　　　　ｃ．ＲＯＣ曲線による評価
　　　　ｄ．グリッドサーチ
　　（２）．課題演習「硬貨の画像認識」

４．深層学習の基礎と画像認識のポイント
　　（１）．Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗによるニューラルネットワークの基礎
　　（２）．学習曲線の確認と過学習
　　（３）．畳み込みニューラルネットワーク
　　（４）．ＧｏｏｇｌｅＣｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙによるＧＰＵを利用した深層学習プログラム
　　（５）．ＰｙＴｏｒｃｈによる画像のクラス分類
　　（６）．ＶｉｓｉｏｎＴｒａｎｓｏｆｏｒｍｅｒ体験
キーワード AI　人工知能　画像認識　Python 　Numpy　Scikit-learn　画像　領域分割　クラス分類　過学習　Tensorflow　CNN　GPU　VisionTransformer
タグ AI・機械学習、画像、画像処理、画像認識
受講料 一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込)
会場
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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