～ 各種サポートベクターマシンの基礎と応用例、 単層／多層パーセプトロン、Deep LearningとCNN、認識・識別への応用例 ～
・機械学習・パターン認識の手法として最近よく採用されているSVMとDLを中心に習得する講座！
・コンピュータビジョンでよく利用される機械学習法やディープラーニング法の基礎や特性を学び、認識・識別の精度向上に活かそう！
機械学習（SVM・Deep Learning）の基礎と画像認識への応用
講師の言葉
最近、ディープラーニングが流行っておりますが、単に使うだけでなく、中身を理解したり、改良したりするためには、その基礎となる部分を理解することが重要となります。とは言っても数式だらけのものを見せられても分かりにくいかと思います。
そこで本講演では、理論と応用をセットにして解説していきます。具体的な応用例があった方が手法の特性をつかみやすく、自分の問題に応用し、改良するためのヒントとなります。紹介する応用例は、顔認識、行動認識、アスベスト検出、細胞内画像処理、一般物体認識等です。これからディープラーニングや機械学習法を学びたい方や画像認識等の実際の問題に応用したい方にお勧めです。
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 |
・機械学習やディープラーニングを基礎から学びたい技術者の方 ・コンピュータビジョンや画像認識を使いたい技術者の方 ・最近よく使われる代表的手法の特性を一度に学びたい技術者の方 |
| 予備知識 | ・専門知識は特に必要ありません。高校～大学初年度程度の数学（微分・積分、ベクトル・行列、統計初歩など）を忘れている方は、復習しておくことをお勧めします。 |
| 修得知識 | ・最近のコンピュータビジョンや画像認識でよく利用されている機械学習法およびディープラーニング法の基礎やその特性を知ることができる。各手法を用いた実際の応用例を紹介するので、自分の解決したい問題に対するヒントが得られる。 |
| プログラム |
１．サポートベクターマシンと応用 （１）．線形サポートベクターマシン （２）．非線形サポートベクターマシンとカーネル関数 ａ．対象識別への応用 ｂ．対象検出への応用 （３）．one－class サポートベクターマシン ａ．粒子検出への応用 （４）．サポートベクター回帰 ａ．対象追跡への応用 ｂ．対象検出への応用
２．ニューラルネットワーク／ディープラーニングと応用 （１）．単層パーセプトロン （２）．多層パーセプトロン ａ．誤差逆誤伝播法 （３）．Deep learning ａ．Convolutional Neural Network（CNN）とその発展版 ｂ．様々なユニット関数 ｃ．dropout、batch normalization ｄ．CNNの解析 （４）．Deep learningの応用 ａ．セグメンテーションへの応用 ｂ．細胞内画像処理への応用 ｃ．動画像認識への応用 ｄ．PLSNetによる対象識別
３．その他トピックス （１）．深層強化学習 （２）．カーネル多変量解析 |
| キーワード | SVM NN DL ML 機械学習 パターン認識 画像認識 物体認識 対象識別 線形サポートベクターマシン one－class サポートベクターマシン サポートベクター回帰 誤差逆誤伝播法 dropout CNN セグメンテーション PLSNet エラー率 |
| タグ | 統計・データ解析、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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