～ CNNを用いた画像分類・検出・セグメンテーション、Autoencoder・GANによる画像生成技術、深層学習を用いた最新画像認識技術とその事例 ～
・CNNを用いた画像認識・分類・検出・セグメンテーション技術やGANを用いた画像生成技術を修得し、産業応用に活かすための講座
・画像認識分野に重要なCNNの基礎から応用技術まで、さらに深層学習を用いた最新の画像認識技術まで事例を交えて学び、実務に応用しよう！
・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。
近年人工知能技術が大変注目されている。画像認識分野における人工知能技術（深層学習）として、ニューラルネットワークに畳み込み演算処理を加えたCNNがよく用いられる。
CNNは2012年に開催された1000クラスの画像認識分類を行うコンテストILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition）で二位と大差をつけて優勝したことにより、近年の人工知能ブームの火付け役となった手法である。2012年に優勝したHintonのグループのCNNは7層のネットワーク構造であったが、現在では100層以上の深いネットワーク構造が提案され、画像認識精度を更に大幅に向上させている。
応用面においては、Google社が開発したAlphaGoが囲碁の分野で世界チャンピオンに勝利することや、人工知能技術を利用した自動運転などが話題と近年話題となっている。医療分野においても、人工知能技術が力を発揮している。
本セミナーは深層学習の基礎から応用まで実例を交えて詳しく説明する。また、最新の深層学習を用いた最新の画像認識の技術についても解説する。
| 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、電気・機械・メカトロ・設備、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・基礎から最新の技術まで講義するので、深層学習を用いた画像認識に興味がある初学者や若手から中堅技術者まで広く対象とします ・画像処理、システム、車（自動運転）、機械、ロボット、医療、エンタテインメントなどの関連企業の技術者の方 |
| 予備知識 | ・特にございません |
| 修得知識 |
・人工知能（深層学習）の基本的な考え方、基礎技術、応用技術 ・深層学習、CNNを用いた画像認識技術 ・最新の画像認識技術事例 |
| プログラム |
１．画像認識・深層学習の基礎 （１）．画像認識の流れ （２）．深層学習の基本的な考え方と特徴
２．畳み込みニューラルネットワーク (CNN) （１）．ネットワークの基本構成 （２）．畳み込み層 （３）．プーリング層 （４）．全結合層 （５）．活性化関数 （６）．Loss関数と最適化 （７）．LeNet、AlexNet、ResNet
３．画像分類、画像検出、画像セグメンテーション技術 （１）．CNNを用いた画像分類と認識 （２）．画像検出技術（Fast－RCNN） （３）．画像セグメンテーション技術（U－Netなど）
４．画像生成技術 （１）．Autoencoderによる画像生成 （２）．敵対的生成ネットワーク（GAN）による画像生成
５．深層学習を用いた最新画像認識技術とその応用 （１）．深層学習を用いたアルツハイマー病の鑑別 （２）．深層学習を用いた不良コイルの自動検出 （３）．深層学習を用いた画質改善 （４）．深層学習を用いた臓器のセグメンテーション （５）．画像生成技術を用いた視線補正 |
| キーワード |
画像 認識 深層学習 ディープラーニング 畳み込みニューラルネットワーク CNN 最適化 生成 分類 検出 セグメンテーション 敵対的生成ネットワーク GAN 自動検出 画質改善 |
| タグ | AI・機械学習、データ解析、画像、画像処理、画像認識、ロボット、機械、自動車・輸送機 |
| 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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