• 2019年03月26日(火) 10:30 ~ 17:30

１．画像処理、機械学習のためのPythonプログラミング
　（１）．Pythonの概要、他言語との違い、インストール方法
　（２）．基本となるデータ型と演算子
　　　　　(算術演算子、代入演算子など)
　（３）．リスト型データの定義、要素へのアクセス、操作
　（４）．制御構造(条件分岐、繰り返し処理)
　（５）．関数とは何か、その定義と実行
　（６）．クラスの定義、利用

２．画像処理、機械学習と一緒に使われるライブラリ
　（１）．ファイル入出力
　（２）．グラフ作成・表示処理(Matplotlib)
　（３）．数値計算処理(NumPy)

３．画像処理への応用
　（１）．画像処理の基礎:
　　　　　ピクセルとは何か？画像の読み込み、表示、保存
　（２）．静止画処理、動画処理
　（３）．グレースケール変換、色変換、拡大縮小、回転など
　（４）．フィルタ処理: コンボリューション処理
　　　　　　　　　　　(ブラー、エッジ抽出、ノイズ処理)
　（５）．テンプレートマッチング、差分による動物体検出
　（６）．顔検出、マーカー認識によるAR

４．機械学習への応用
　（１）．機械が学習するとは？人工知能、機械学習、深層学習の違い
　（２）．人工ニューロン、単純パーセプトロン、
　　　　　多層パーセプトロン(MLP)、ニューラルネットワーク(NN)
　（３）．教師有り学習、教師無し学習、教科学習
　（４）．機械学習を用いた分類処理、回帰処理
　（５）．CNN=データの前処理＋コンボリューション処理
　　　　　　＋ニューラルネットワーク
　（６）．NN(MLP)とCNNによる画像のクラス分類、
　　　　　学習結果の利用、クロスバリデーション、ドロップアウト
　（７）．GUIを用いた機械学習、深層学習(紹介)

日本テクノセンター研修室