画像認識技術の基礎と機械学習、ディープラーニングの応用とそのポイント:画像処理・画像認識の全体像を学び、実務に活かすための講座 <オンラインセミナー>

~ AIによる画像処理、画像認識に必要な特徴・パターンの検出、機械学習による画像認識、ディープラーニングによる画像認識、画像処理の応用とノウハウ ~

・古典的な機械学習からディープラーニングによる画像認識技術までの基礎を修得し、実務に活かすための講座!

・画像認識の理論的な基礎と全体像から学び、適切な最適アルゴリズムの選択と画像処理システムへの応用に活かすための実践講座!

・難しい数式等を使わずに初学者の方も画像認識技術の本質が理解でき、実務に応用する時の留意点、ノウハウも学べます

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講師の言葉

 画像処理・認識やディープラーニングなどのフリーソフトが簡単に手に入るようになり、初学者でも画像処理・認識のプログラムを容易に実行できるようになりました。しかし、その理論的背景が理解できないと実用的に使おうとするときに、どのアルゴリズムを使ったらよいのか、各種パラメータをどのように設定すればよいのかなどの判断が難しくなります。

 本セミナーでは機械学習やディープラーニングを中心に広範な領域となっている画像認識の分野をバランス良く体系的に解説します。このような画像認識の理論的な基礎を学び、画像認識ではどのような手法が使われているかを理解することで、適切なアルゴリズムを選択することができるようになります。画像認識の分野は非常に広く、その理解には通常専門的な知識が必要となりますが、本セミナーでは難しい数式等を使わずに初学者でも画像認識手法の本質が理解できるように平易に解説します。

 

セミナー詳細

開催日時
  • 2024年08月20日(火) 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 ・機械学習やディープラーニングによる画像認識手法を基礎から学びたい技術者の方
・画像認識の基礎から応用までの全体像を大まかに掴みたいと考えている方
・パッケージ化されている画像認識ソフトの理論的な背景を知りたい方
予備知識 ・必要な予備知識は特にありませんが、デジタル画像についての基本知識があると理解しやすいと思います
・機械学習や画像認識の予備知識が無くても理解できるように説明いたします
修得知識 ・画像認識の全体像について体系的に理解できます
・古典的な機械学習からディープラーニングによる画像認識までの基礎を修得できます
・画像認識を実際に応用する際の留意点やノウハウなどを学べます
プログラム

1.AIによる画像処理の全体像

  (1).画像処理とビジョンシステム

    a.AI・機械学習・ディープラーニングの関係

    b.画像の表現と処理システム/GPUによる高速化

    c.画像の直交変換と圧縮

  (2).画像認識のためのフィルタ処理

    a.周波数領域でのフィルタ処理

    b.オペレータによるフィルタ処理

    c.フィルタ処理と畳み込みの意味

  (3).オープンソースの活用

 

2.画像認識に必要な特徴・パターンの検出

  (1).テンプレートマッチング

  (2).局所特徴

    a.Harrisのコーナの検出

    b.FASTによるコーナ検出

    c.SIFTとHOG

    d.さまざまな記述子

  (3).Bag-of-visual wordsと物体認識

 

3.コンピュータ負荷の少ない画像認識の手法

  (1).ルールベースに基づく画像認識

  (2).機械学習による画像認識

    a.特徴空間/クラスタ/次元削減

    b.プロトタイプ法/K-NN法/サポートベクターマシン

    c.ベイズ識別/決定木/部分空間法/アンサンブル学習/アダブースト

    d.クラスタリング/K-means法/ミーンシフト法

 

4.ディープラーニングによる画像認識

  (1).ニューラルネットワークとは何か

  (2).ディープラーニング

    a.活性化関数の改良/ドロップアウト

    b.訓練データと学習手順/ミニバッチ学習/バッチサイズ/エポック数

    c.訓練データの作成/前処理/データ拡張/ハイパーパラメータ

    d.転移学習とファインチューニング

  (3).畳み込みニューラルネットワーク(CNN)

    a.畳み込み層/プーリング層/出力層

    b.Fast R-CNN/YOLO/セグメンテーション/MOT/Open-Pose

    c.CNNのネットワークモデル(AlexNet・VGGNet・GoogLeNet・ResNet)

  (4).オートエンコーダ

  (5).敵対的生成ネットワーク

 

5.画像処理の応用とノウハウ

  (1).3次元画像処理とレンジファインダ/LiDAR

  (2).動画像を用いた認識/行動認識/SLAM/3D CNN

  (3).RNNとLSTM

  (4).組立工程や検査工程への応用

  (5).ディープラーニングによる画像診断支援

  (6).説明可能なAIとネットワークの可視化

  (7).顔の認証

キーワード ビジョンシステム GPU フィルタ処理 テンプレートマッチング 局所特徴 Bag-of-visual words 物体認識 行動認識 ニューラルネットワーク ディープラーニング 転移学習 ファインチューニング オートエンコーダ 敵対的生成ネットワーク RNN LSTM 画像診断 AI 機械学習 
タグ AI・機械学習画像画像処理画像認識
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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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日