～ データ駆動型AIの基礎、TensorFlow／Kerasを用いたシステム構築、CUDAによる高速処理、データ駆動型AIの実用化技術 ～
・データ駆動型AIを用いた画像処理技術を修得し、画像判別システムを実装するための講座
・汎用性の高い環境構築・処理高速化手法をデモを交えて修得し、複雑な人手による調整が不要な画像識別システム構築に活かそう！
※セミナー終了後、デモで使用したサンプルプログラムを配布します
・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。
本セミナーは、画像による農作物選別の実例を示すことにより、農作物の等級判別のような分類が画像処理によって容易に可能であることを理解することを目的としている。従来の画像処理による判別は、特徴点を探し、それをルール化した上でそのルールをプログラムで実装することにより実現されていた。この方法では特徴量の入力が難しく、複雑な人手による調整が必要であった。しかし、現在は、データ駆動型AI特に深層学習関連の手法が普及し、コンピュータに画像を学習させるだけで画像を分類できるシステムが容易に構築できるようになっている。
本セミナーでは、システム製作の過程を再現し、画像処理による判別システムを作る場合にどのようなことが必要であるのかを説明する。この過程では、現在普及が進んでいるTensorFlowとKerasを用いている。今回の対象は農作物の判別であったが、使用しているソフトウェアや方法が汎用的であるため、対象とする画像を変えることにより、同様の方法が他の用途にも応用でき、汎用性の高い手法であると考えられる。
本セミナーの募集は終了いたしました
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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 |
・データ駆動型AIを用いた画像処理技術を学びたい方 ・画像判別システムを構築したい方 ・TensorFlow、Keras、CUDAなどの概要や活用方法を学びたい方 |
| 予備知識 |
・簡単なプログラミング経験 ・GUI環境以外、特にPython言語でのプログラム実行経験のあることが望ましい |
| 修得知識 |
・TensorFlowとKerasを用いたAI処理方法 ・GPGPUを用いた処理の高速化手法 ・安価で容易に画像判別システムを構築する技術 |
| プログラム |
１．データ駆動型AI処理 （１）．ニューラルネットワーク （２）．CNN、DNN
２．現実システムでの構成法 （１）．TensorFlowとKerasの概要 （２）．Python言語での使用法
３．データ駆動型AIシステム構築の基礎 （１）．使用環境の検討と設定－使用環境選択のポイント （２）．TensorFlowとKerasの準備 （３）．システム構築時の手順と注意点 （４）．インストール後のテスト（デモ）－サンプルプログラムの実行
４．GPGPUによる高速化 （１）．GPGPUとは （２）．CUDAとOpenCL （３）．CUDAの特徴 （４）．CUDA環境の構築時の手順と注意点 （５）．CUDAの動作チェック（デモ）－サンプルプログラムの実行 （６）．TensorFlowのCUDA上での実行（デモ）
５．画像判別システムの構築と応用 （１）．農作物の等級判別 （２）．画像の取得 （３）．前処理 （４）．TensorFlowとKerasを用いたモデルの作成 （５）．作成したモデルを用いた識別システムの構成
６．まとめと今後の展望 （１）．作成したモデルの評価 （２）．視覚化によるモデルの評価 |
| キーワード |
データ駆動型AI 画像処理 分類 特徴量 判別システム CNN DNN TensorFlow Keras GPGPU CUDA OpenCL 前処理 モデル作成 識別 |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、画像、画像処理、画像認識、統計・データ、GPU |
| 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。 |
こちらのセミナーは現在募集を締め切っております。
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営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
