～ パターン認識と機械学習の最先端手法、Pythonによるパターン認識システム手法と実装法、自動的なパラメータチューニング、転移学習の仕組みと応用例 ～
・画像認識の基礎と各種手法を学びPythonによるパターン認識システムの実装に活かすための講座
・機械学習、深層学習の実装方法や学習のコツ、応用事例などを修得し、システム開発へ活かそう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
Deep Learning を用いた画像認識技術とその実装法・例 〜 デモ付 ～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
本セミナーでは、画像認識のためのパターン認識・機械学習の基礎と深層学習について解説します。
れまで広く利用されてきたパターン認識・機械学習の手法だけでなく、深層学習（Deep Learning）も様々なところで応用されていますが、それらを使いこなすには機械学習に関する基礎的な知識が重要です。
そこで、パターン認識・機械学習の画像認識への応用例と、基礎知識について解説します。
また、深層学習（Deep Learning）についても、実装方法や学習のコツなども含め解説します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| 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 |
・パターン認識・機械学習について学びたい方 ・Pythonによる実装について興味がある方 ・深層学習（Deep Learning）を実際に動かしてみたい方 ・システムソフト部門の技術者の方 |
| 予備知識 | ・プログラミングに関して簡単な知識があるとサンプルの理解がしやすいです |
| 修得知識 |
・パターン認識・機械学習の基礎知識 ・Pythonのプログラミング方法 ・機械学習、深層学習の実装方法 |
| プログラム |
１．パターン認識と機械学習 （１）．パターン認識とは （２）．機械学習の枠組み （３）．最先端手法の紹介と実際の開発事例
２．機械学習の各種手法と深層学習 （１）．線形識別関数 （２）．アンサンブル学習 （３）．ニューラルネットワーク （４）．深層学習
３．Pythonによるパターン認識システムの手法と実装 （１）．Pythonプログラミング （２）．サポートベクトルマシンを用いた画像認識 （３）．様々な手法の利用と比較 （４）．自動的なパラメータチューニング
４．Pythonによる深層学習(Deep Learning)の利用・例 （１）．分類：ニューラルネットワークによる認識 （２）．特徴抽出＋分類技術：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）による認 ・画像データからの特徴量の抽出と分類 （３）．学習済みモデルを用いた認識と転移学習 ・転移学習の仕組みと応用例
５．まとめ・質疑応答
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| キーワード | 機械学習 パターン認識 深層学習 python サポートベクトルマシン 画像特徴抽出 アンサンブル学習 ニューラルネットワーク 転移学習 |
| タグ | AI・機械学習、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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