～ 信号復元とそのモデル化、連続最適化に基づく信号復元、深層学習に基づく画像のノイズ除去と画像復元、最適化アルゴリズムへのノイズ除去、深層学習の技術に基づく反復アルゴリズムのパラメータ学習 ～
・ノイズや変換により劣化した信号の復元技術を修得し、データから、より価値のある情報抽出・解析に活かすための講座！
・連続最適化に基づく信号復元手法から、機械学習を相補的に活用した技術、その応用までを修得し、圧縮センシングや高精度な信号復元に活かそう！
・デモに用いるPythonコードは配布する予定です
・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。
信号処理は、音・画像・電波などの信号を加工して情報の変換・抽出・解釈などを行うための技術です。その中でも、ノイズや変換によって劣化した観測値からの未知信号の復元は、データから価値のある情報を抽出・解析するための基盤技術となっています。
信号復元のための手法としては、信号や復元問題の数理的なモデル化に基づく数理最適化によるアプローチが数多く提案されてきました。一方で、深層学習を代表とする機械学習技術の発展に伴い、近年ではデータを活用した様々な信号復元技術が生まれています。さらに、数理最適化と機械学習を相補的に活用し、適切なモデル化が困難な部分にデータ駆動型のアプローチを適用することで、より良い精度で復元を行うこともできます。
本講座では、このように高度化し続けている信号復元技術に関して、基本的な事項から具体的な応用例を交えながら説明します。
| 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 |
・信号復元、画像復元、無線信号検出などに関する基本的事項を学びたい方 ・連続最適化に基づく信号復元の考え方や代表的な手法を理解したい方 ・機械学習技術を取り入れた信号復元技術についての知識を習得したい方 |
| 予備知識 | ・大学初年度程度の線形代数と微分の知識 |
| 修得知識 |
・信号復元問題の基礎と応用例 ・連続最適化に基づく信号復元の基本的な考え方と代表的なアルゴリズム ・連続最適化に基づく信号復元と機械学習技術を融合させたアプローチの基礎 |
| プログラム |
１．信号復元とそのモデル化 （１）．信号処理 （２）．信号の例 （３）．信号復元問題とその例 ａ．圧縮センシング ｂ．画像復元 ｃ．無線信号検出 （４）．信号復元問題の数理的モデル化
２．連続最適化に基づく信号復元 （１）．最小二乗法 （２）．最適化と勾配法 （３）．信号に関する事前知識の活用 （４）．近接写像を用いた最適化アルゴリズム ａ．近接勾配法 ｂ．交互方向乗数法 （５）．応用例 ａ．圧縮センシング ｂ．画像復元 ｃ．無線信号検出
３．深層学習に基づく画像のノイズ除去 （１）．画像のノイズ除去 （２）．深層学習 （３）．誤差逆伝播法による学習 （４）．深層学習に基づくノイズ除去手法の例
４．Plug and Play：最適化アルゴリズムへのノイズ除去の組み込み （１）．最適化に基づく信号復元と深層学習に基づく信号復元の比較 （２）．ノイズ除去としての近接写像の解釈 （３）．最適化アルゴリズムへのノイズ除去の組み込み （４）．画像復元への応用
５．深層展開：深層学習技術に基づく反復アルゴリズムのパラメータ学習 （１）．最適化アルゴリズムのパラメータ設計 （２）．反復アルゴリズムとニューラルネットワークの類似性 （３）．深層展開によるパラメータ学習 （４）．応用例 ａ．圧縮センシング ｂ．画像復元 ｃ．無線信号検出
適宜Pythonを用いたシミュレーションのデモを行います。 |
| キーワード | 信号復元問題 連続最適化 近接写像 近接勾配法 圧縮センシング 画像復元 無線信号検出 深層学習 ディープラーニング 反復アルゴリズム 深層展開 |
| タグ | AI・機械学習、信号処理 |
| 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受付を終了しました。
次回開催のお知らせや、類似セミナーに関する情報を希望される方は、以下よりお問合せ下さい。
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
