深層学習(ディープラーニング)による画像認識の基礎と実装への応用 ~デモ付~ <オンラインセミナー>

~ 深層学習の特長と機械学習との違い、深層学習の基礎と代表的なニューラルネットワークモデル、深層学習を活用した技術と応用例 ~

・深層学習の基礎から実装ポイントまでを修得し、高性能な画像認識技術に応用するための講座 ・深層学習のアルゴリズムと実装テクニックを修得し、付加価値の高い画像認識システムに応用しよう!

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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

 本セミナーでは、実用化が進む深層学習の基本技術と実装に関するチュートリアルを行い、深層学習を用いた画像認識に関する基礎を習得することを目的としております。機械学習分野では、圧倒的な性能と様々な問題へ適用可能な汎用性を持つことから深層学習が注目を浴びております。近年では、実装を容易にするフレームワークがリリースされ、高度な知識を持つ専門家でなくとも実装が可能になったことから実社会での活用が加速していますが、真に役に立つ技術にするためには、基礎的なアルゴリズムの理解や実装テクニックを身につけることが必要です。
 本セミナーでは、深層学習の基本や深層学習による画像認識を学びます。一部の内容については実装についてデモンストレーション形式で進めるため、初学者の方でも内容をより理解しやすい構成になっております。また、深層学習による最新技術を利用した様々な応用例について紹介します。

本セミナーは受付を終了しました

セミナー詳細

開催日時
  • 2021年12月08日(水) 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 ・画像処理に関連する技術者、開発者、研究者
・Pythonを用いた画像処理について修得したい方
・深層学習による画像認識のアルゴリズムを修得したい方
・画像、システム、ソフトウェアその他関連企業の方
予備知識 ・基本的なプログラミング経験がお有りの方 (変数、配列、関数、クラス、制御文)
・高校レベルの微分、積分、線形代数の知識
修得知識 ・深層学習を用いた画像認識技術を修得することができる
・深層学習の基本アルゴリズムと学習性能を向上させるためのテクニックを修得できる
プログラム

1.深層学習の特長と機械学習の比較
  (1).深層学習の特長と従来の機械学習の違い
  (2).深層学習フレームワークの比較

2.ソフトウェア開発環境の準備
  (1).Pythonプログラミングの概要
  (2).環境構築
  (3).画像処理ライブラリを用いた画像処理

3.深層学習の基礎
  (1).畳み込みニューラルネットワークの基本アルゴリズム
    a.畳み込み層
    b.活性化関数
    c.プーリング層
   d.全結合層
   e.出力層
  (2).代表的なネットワークモデル
  (3).畳み込みニューラルネットワークの実装
  (4).学習の精度・性能を向上させるためのテクニック

4.深層学習を活用した技術・応用
  (1).物体検出
  (2).画像生成
  (3).異常検知

キーワード 画像認識 Python ソフトウェア プログラミング 深層学習 画像処理 CNN 畳み込みニューラルネットワーク 異常検知 アルゴリズム ディープラーニング
タグ AI・機械学習画像画像認識
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
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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