～ 線形代数の概要、最小二乗法、最尤推定、深層学習を用いた画像認識の概要とプログラミング実装 ～
・深層学習を用いた高精度な画像認識技術を修得し、システムへ実装するための講座
・ＣＮＮやVision Transformerのプログラミングコードの学習を通して、画像認識の実装技術が実践的に修得できるセミナー！
・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。
画像認識技術の基礎とCNN、Vision Transformerの応用と実装 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
写真や映像など大量のメディアから意味のある情報を取り出すためには画像認識の技術が必須となります。例えば、カメラを用いた人物認識や工業製品の外観検査、映像アーカイブからの情報検索など画像認識の応用は皆さまの普段の業務で必須となりつつあります。
本講習では画像認識について、その基礎となる線形代数の知識（ベクトルと行列、最小二乗法など）を解説し、さらに、それらの知識の上に成り立つ深層学習を用いた手法（Convolutional Neural Network、 Vison Transformer）について解説します。
画像認識の知識を体得するために、それぞれの解説を行った後に演習問題を解いてみる時間や、プログラミング実装例を読んでみる時間を設けます。
セミナー詳細
| 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 |
・画像認識の技術について、これから業務で活用されたい方 ・画像認識の礎となる線形代数の初歩的な知識を学んでみたい方 ・システム、ソフト、画像関連の技術者の方 |
| 予備知識 |
・基礎から解説しますので予備知識を特に必要としませんが以下の知識があるとより深く理解できます ・高等学校での数学の知識 ・Pythonによるプログラミングの知識 |
| 修得知識 |
・深層学習を用いた画像認識の知識 ・線形代数の初歩的な知識 |
| プログラム |
１．画像認識技術の基礎 ２．線形代数の概要 ４．深層学習を用いた画像認識とプログラミング実装 ５．画像認識の実践 ６．質疑応答 |
| キーワード | 画像認識技術 線形代数 最小二乗法 最尤推定 深層学習 Convolutional Neural Network （CNN） Vison Transformer （ViT） アーキテクチャ |
| タグ | AI・機械学習、画像処理、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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