〜 ニューラルネットワークの基礎、CNN、ネットワーク構造の変遷、シーンラベリングへの応用、ディープラーニングのフレームワーク 〜
- ニューラルネットワークの基礎から最新手法まで、応用事例を交えて網羅的に解説する講座！
- ディープラーニングの基礎から最新技術まで習得し、認識精度をさらに高めた、コンピュータビジョンへの応用に活かそう！
Deep Learning（ディープラーニング）の基礎と画像認識への応用・事例
講師の言葉
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など最新のツールを紹介します。セミナー後、自ら動かすことができるようになることを想定しています。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 | ・画像処理、画像認識に携わる技術者の方 （IoT関連、自動検査、自動車、電子機器、FA、画像解析、セキュリティなど） |
| 予備知識 | ・画像認識の基礎知識があると理解が早い |
| 修得知識 | ・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など |
| プログラム |
１． ディープラーニングの概要
２． ニューラルネットワークの基礎
(1). パーセプトロン
(2). 階層型パーセプトロン
(3). 誤差逆伝播法
３． 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）：画像認識への応用
(1). 人の細胞とニューラルネットワーク
(2). 畳み込み層
(3). プーリング層
(4). CNNの学習
４． 汎化性を向上させるための手法：画像認識への応用
(1). drop out
(2). data augmentation
(3). 正規化処理
５． ネットワーク構造の変遷：画像認識への応用
(1). AlexNet
(2). VGG Net
(3). Network in Network
(4). GoogLeNet
(5). Residual Network
６． シーンラベリングへの応用：画像認識への応用
(1). Fully Convolutional Network (FCN）
(2). SegNet
７． リカレントニューラルネットワーク (RNN）
(1). Elman型RNN
(2). LSTM
８． 生成モデル：画像認識への応用
(1). オートエンコーダ
(2). Generative Adversarial Network (GAN）
(3). Deep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN）
９． ディープラーニングのフレームワーク
(1). フレームワークについて
(2). Theano
(3). Caffe
(4). Chainer
(5). TensorFlow
ほとんどが画像認識の話ですが、「CNN」「ネットワーク構造の変遷」「シーンラベリングへの応用」「生成モデル」につきましては、特に画像認識に関する話になります。 |
| キーワード | コンピュータビジョン ディープラーニング パーセプトロン 階層型パーセプトロン 誤差逆伝播法 畳み込みニューラルネットワーク VGG GoogLeNet シーンラベリング リカレントニューラルネットワーク オートエンコーダ GAN DCGAN Caffe Chainer TensorFlow |
| タグ | データ解析、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 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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