～凸集合・凸関数、関数の勾配と勾配降下法、近接作用素、画像のスパース性とスパース正則化、凸最適化による画像アルゴリズムの実演デモ ～
・Ｍａｔｌａｂを用いたアルゴリズムのデモや、画像処理における事例を通して、分かりやすく解説する講座！
・凸解析・凸最適化について基礎から学び、画像や音声などの信号処理・機械学習における最適化問題に活かそう！
・近年注目を集める「スパースモデリング」に関心のある方は「凸最適化」の習得も必須です
凸最適化の基礎と信号処理・画像処理への活用技術 ～デモ付～
講師の言葉
凸最適化は近年、画像や音声などの信号処理や機械学習などの分野で広く利用されています。本講座では、凸最適化の基礎知識から、実際の問題に応用するための数値アルゴリズムまでを解説します。
また、当日はMatlabを用いた簡単な実演（講師によるデモ）を行うことで、アルゴリズムの動作を体験していただけます。
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 |
・凸最適化について基礎から学びたい技術者の方 ・画像・音声の信号処理や各種データ解析に携わる技術者の方 |
| 予備知識 | ・特別な専門知識はなくても、大学1～2年度程度の数学知識（線形代数、微積分）で大丈夫です |
| 修得知識 |
・凸最適化を応用した信号処理、機械学習の基礎知識 ・自分の問題に凸最適化の数値アルゴリズムを適用するための基礎が身につく |
| プログラム |
１．凸最適化の基礎 （１）．用語の解説 ａ．ノルム ｂ．凸集合、凸関数 ｃ．凸最適化 （２）．関数の勾配と勾配降下法 ａ．多変数関数の勾配 ｂ．勾配降下法 ｃ．最適性条件 （３）．近接作用素 ａ．近接作用素 ｂ．近接勾配降下法 （４）．変数分離とアルゴリズム ａ．交互方向乗数法
２．凸最適化アルゴリズムの実演（MATLAB）
３．画像ノイズ除去・復元問題の定式化 （１）．デジタル画像とは （２）．画像復元問題の定式化 （３）．様々なノイズとそのモデル化
４．凸最適化による画像ノイズ除去と画像復元 （１）．画像のスパース性とスパース正則化 （２）．ウェーブレットシュリンケージ （３）．Total Variation 正則化
５．凸最適化による画像アルゴリズムの実演（MATLAB） |
| キーワード | 凸解析 ノルム 凸集合 凸関数 多変数関数 近接作用素 交互方向乗数法 ノイズ除去 スパースモデリング |
| タグ | 信号処理、画像処理 |
| 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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