画像処理、機械学習のためのPythonプログラミングとその実践 <オンラインセミナー>

~ 画像処理、機械学習と一緒に使われるライブラリと活用法、テンプレートマッチング、顔検出、局所特徴量を用いた物体検出、自前の画像データを用いた画像の機械学習手法 ~

・機械学習に関する実践的な知識とプログラミングを修得し、自分のデータを業務に活かすための講座

・画像分類、回帰分析、時系列処理の3つの手法をプログラムとともに学び、システム開発へ応用しよう! 

*Pythonのプログラムをお配りいたします

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・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。

講師の言葉

 人工知能の分野で、近年特に注目されているのが機械学習です。その中でも特にディープラーニング(深層学習)と呼ばれる手法は画像認識や回帰分析、時系列処理などの様々な分野に応用され、めざましい成果を上げています。深層学習は人間の神経回路網を模した、複数の層を組み合わせた多層構造のネットワークを構築します。このようなネットワークの構築には、PythonやTensorFlow2.0(Keras)がよく使われています。

 本講座では、機械学習の基礎について学び、今日の機械学習が扱うことのできる、画像分類、回帰分析、時系列処理の3つの手法をプログラムとともに紹介しその特徴を極力、数式を使用せずに解説します。それぞれのトピックスでは、仕組みを簡易に説明するともに、機械学習を行うのに必要なPythonプログラミング、機械学習と一緒に使われるライブラリの説明を行います。これらは、配布する50個のプログラムを動かしながら進めていきます。このため、本講座を受講することで、機械学習に関する実践的な知識とプログラミングが習得でき、自分のデータを適用した機械学習ができるようになり、業務に活かせるようになります。

セミナー詳細

開催日時
  • 2021年02月08日(月) 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 ・画像処理、システム、ソフトほか関連企業の技術者の方
・画像処理、機械学習の初学者、基礎を学びたい方
・今後、画像処理、機械学習などを用いた仕事に関わりたい方
予備知識 ・コンピュータの基本的な知識や他の言語でのプログラミングの経験がある方
・Windowsの基本操作(ファイルの作成、コピー、移動、削除など)ができる方
修得知識 ・画像処理、機械学習と一緒に使われるライブラリの使い方が分かる
・画像処理、機械学習の基礎とプログラミングの概要、応用方法が分かる
プログラム

1.画像処理のためのPythonプログラミングの基礎
  (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と活用法
  (1).グラフ作成・表示処理(Matplotlib)
  (2).数値計算処理(NumPy)

3.画像処理の基礎と応用
  (1).画像処理の基礎
    a. ピクセルとは何か?
    b.画像の読み込み、表示、保存
  (2).NumPyによる画像処理とOpenCVによる画像処理の違い
  (3).画像の色変換
    a.グレースケール変換
    b.2値処理(閾値処理、大津の手法)
    c.反転処理
  (4).アフィン変換(拡大縮小、フリップ処理、回転など)と透視変換
  (5).線検出、円検出、ラベリング処理、モルフォロジー変換
  (6).フィルタ処理: 畳み込み処理(ブラー、エッジ抽出、ノイズ処理)、メディアン処理
  (7).テンプレートマッチング、顔検出、局所特徴量を用いた物体検出
  (8).動画処理、差分や混合正規分布による動物体検出

4.機械学習による画像処理プログラミングの実践
  (1).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)、画像分類を行うための全工程
  (3).機械学習の種類
    a.教師有り学習
    b.教師無し学習
  (4).多層パーセプトロンによる画像のクラス分類の実践、学習結果の利用
  (5).CNNによる画像のクラス分類の実践、学習結果の利用、ドロップアウト
  (6).自前の画像データを用いた画像の機械学習手法
      ・学習済みネットワークの活用
      ・画像の水増し
      ・ファインチューニング

キーワード Python Matlib NumPy 機械学習 scikit.learn  反転処理 アフィン変換 フィルタ処理 畳み込み処理 メディアン処理 テンプレートマッチング 局所特徴量 物体検出 教師有り学習 教師無し学習 クラス分類 局所特徴量 物体検出 CNN 多層パーセプトロン 画像分類 ファインチューニング
タグ AI・機械学習ソフト管理ソフト教育画像画像処理画像認識ITサービス
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
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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