～ 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) による画像認識と物体検出、深層学習における判断根拠の解析、アテンションマップによる視覚的説明 ～
・深層学習を画像認識技術に応用する上で必要な仕組みやExplainable AI の最新技術を修得し、高精度システムへ応用するための講座
・畳み込みニューラルネットワークのしくみと画像認識への応用技術を修得し、高精度なシステム開発に応用しよう！
・説明可能なAI（Explainable AI）技術は、予測結果や推定結果に至るプロセスを人間が説明できるようになっている機械学習モデルです。機械学習モデルの判断の根拠を示し、脱ブラックボックス化する社会的なニーズが、近年急速に高まってきています
・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。
画像認識する技術は、クルマ、ロボット、防犯システム、エンタテインメントの分野において上手く活用され、社会における新しい価値の実現基盤となっています。
本講座では機械学習における最新の研究動向として、深層学習（ Deep Learning ）について概説し、畳み込みニューラルネットワークのしくみと画像認識への適用について解説します。
また、Deep Learning による最新動向として、判断根拠の可視化手法と今後の課題についても紹介します。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 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、車、機械、ロボット、セキュリティ、エンタテインメントのほか関連企業の技術者の方 ・深層学習を用いた画像認識に興味がある方 |
| 予備知識 | ・一般的な数学の知識 |
| 修得知識 | ・深層学習による画像認識技術全般の知識と判断根拠の可視化手法 |
| プログラム |
１．深層学習の現在 （１）．画像認識における深層学習 （２）．音声認識・言語翻訳における深層学習
２．ニューラルネットワークの学習 （１）．多層パーセプトロンの学習(MLP) （２）．畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
３．CNNによる画像認識 と物体検出 （１）．一般物体認識(画像分類) （２）．物体検出 （３）．セマンティックセグメンテーション （４）．マルチタスク
４．Explainable AI （説明可能なAI技術） （１）．深層学習における判断根拠の解析 （２）．アテンションマップによる視覚的説明 |
| キーワード | 深層学習 画像認識 ニューラルネットワーク 畳み込みニューラルネットワーク CNN 物体認識 物体検出 セマンティックセグメンテーション マルチタスク Explainable AI アテンションマップ |
| タグ | SLAM・自己位置推定、自動運転・運転支援技術・ADAS、AI・機械学習、カメラ、ソフト管理、画像、画像処理、画像認識、ロボット、データ分析 |
| 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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