～ 画像認識の礎となる線形代数、多層パーセプトロンとCNN、 Vison Transformer、視覚言語モデル、プログラム実例、画像認識の実践とそのポイント ～
・深層学習を用いた画像認識技術の基礎から視覚言語モデルの最先端技術までを実践的に習得し、高性能なシステム開発に応用するための講座
・画像認識の基礎として必要な線形代数の概要からコンピュータビジョンと自然言語処理を融合させた視覚言語モデルＶＬＭまで修得し、高機能なシステムへ実装しよう！
・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。
写真や映像など大量のメディアから意味のある情報を取り出すためには画像認識の技術が必須となります。例えば、カメラを用いた人物認識や工業製品の外観検査、映像アーカイブからの情報検索など画像認識の応用は皆さまの普段の業務で必須となりつつあります。
本講習では画像認識について、その基礎となる線形代数の知識（ベクトルと行列、最小二乗法など）を解説し、さらに、それらの知識の上に成り立つ深層学習を用いた手法（Convolutional Neural Network、Vison Transformer、Vision and Language Model）について解説します。
画像認識の知識を体得するために、それぞれの解説を行った後に演習問題を解いてみる時間や、プログラミング実装例を読んでみる時間を設けます。
本講座の申し込み受付は終了しました
| 開催日時 |
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|---|---|
| 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 |
・画像認識の技術について、これから業務で活用されたい方 ・画像認識の礎となる線形代数の初歩的な知識を学んでみたい方 ・画像検査や画像システムなどに携わる技術者の方 |
| 予備知識 |
・基礎から解説しますので予備知識を特に必要としませんが、以下の知識があるとより深く理解できます ・高等学校での数学の知識 ・Pythonによるプログラミングの知識 |
| 修得知識 |
・深層学習を用いた画像認識の知識 ・線形代数の初歩的な知識 |
| プログラム |
１．画像認識の基礎 ２．画像認識の礎となる線形代数の概要 ３．深層学習を用いた画像認識の基礎 ４．深層学習を用いた画像認識の最先端技術とその応用 ５．画像認識の実践とそのポイント ６．質疑応答 |
| キーワード |
画像認識 線形代数 最小二乗法 深層学習 多層パーセプトロン CNN Vison Transformer 視覚言語モデル Vision and Language Model 評価指標 交差検証 |
| 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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営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
