～ ニューラルネットワークの基礎、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の概念と仕組み、学習済みモデルと転移学習の実践 ～
GPU実装、データ拡張、学習曲線解析等の具体的技法を修得し、システム開発へ応用するための講座
学習済みモデルのファインチューニングと転移学習の実務フローを修得し、実装プログラミングを通して実践的なシステム構築に活かそう！
AI画像認識技術の基礎とプログラミングによる画像識別への応用とその実践 ～演習付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
本講座は深層学習による画像認識の基礎から応用までを四コマで体系的に扱います。第1コマでは画像前処理とニューラルネットワークの仕組みとその処理方法について理解できるように講義します。第2コマでは画像処理で主に扱われる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の構造・代表的アーキテクチャ・可視化手法を用い、分類器の学習と評価を実習します。第3コマではImageNet学習済みモデルを用いた転移学習とハイパーパラメータ最適化を行い、小規模データへの適用手順を習得できるようにします。第4コマはCIFAR 10分類のライブコーディングと生成画像真偽判定モデル構築を実践し、深層学習の最新課題と倫理的観点を展望します。各コマでGPU実装、データ拡張、学習曲線解析などの具体的技法を習得し、最終的に受講者自身の研究課題へ応用可能なプロジェクト計画を策定できるようにします。転移学習の実務フローを身につけるとともに、偽画像検出を通じ社会実装と倫理課題を議論することで、理論・実装・応用を包括的に修得できる講義です。
セミナー詳細
| 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、ソフト・データ・画像・デザイン | |
| 受講対象者 |
・企業・研究機関の若手エンジニア／データサイエンティスト ・TensorFlow／PyTorch のチュートリアルを独学で試した経験はあるが、ハイパーパラメータ最適化やモデル解釈、偽画像検出など応用的テーマを短時間で体系的に習得したい方 ・GAN／Diffusion 画像の真偽判定技術を理解し、リスクコミュニケーションに活用したい方 ・プログラミング経験は限定的だが、技術概念と応用事例を把握したい層（コード演習は観察中心） |
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| 予備知識 | ・基礎的な Python 実行環境（Anaconda もしくは Google Colab） | |
| 修得知識 |
・ニューラルネットワークの基礎原理 ・CNN 特有の仕組み ・転移学習の理論的背景 ・ゼロからの画像分類器構築 ・学習済みモデルのファインチューニング ・モデル評価と可視化 ・簡易フェイク画像検出器の構築 |
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| プログラム |
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| キーワード | 深層学習 画像認識 ニューラルネットワーク 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 学習済みモデル 転移学習 | |
| タグ | AI・機械学習、画像、画像処理 | |
| 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) |
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| 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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