機械学習・パターン認識の基礎と画像認識への応用 <オンラインセミナー>

~ 回帰分析、リッジ回帰とLasso回帰、SVMと対象識別・検出への応用、ニューラルネットワーク、Deep Learningと応用 ~

・機械学習の代表的手法を体系的に修得し、目的や条件に合わせた手法を選定し、効果的に活用するための講座!

・回帰分析、SVM、ディープラーニングの基礎と特性を学び、検出・認識技術の応用例を通して理解を深め、実務における精度向上(エラー率低減)に活かそう!

テレワークの方の学習にも最適なセミナー!

・本講座は、WEB会議システムを利用して開催いたします
・受講の仕方など詳細は、お申込みいただいた後にご連絡いたします
・その他疑問点がございましたら、お問い合わせください
・PCの環境等で視聴できない方は、弊社研究室でご受講が可能です

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いし、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
  • 2020年06月05日(金) 10:30 ~ 17:30
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 ・これから機械学習やディープラーニングを学びたい技術者の方
・これから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、行列、ベクトル、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や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.回帰分析、多変量解析と応用

  (1).回帰分析

    a.最小二乗法

    b.リッジ回帰

    c.Lasso回帰

    d.PLS回帰

    e.ロバスト統計

    f.回帰分析の応用

  (2).多変量解析と応用

    a.主成分分析

    b.判別分析

    c.カーネル多変量解析

    d.多変量解析の応用

 

2.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

 

3.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)

    b.様々なユニット関数、ネットワーク

    c.汎化性を高める手法

  (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.対象追跡への応用

キーワード 機械学習 ML 回帰分析 リッジ回帰 Lasso回帰 SVM 物体認識
タグ AI・機械学習画像認識
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
Web会議システムを使用してオンラインセミナーとして開催します
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