本セミナーでは、画像認識のためのパターン認識・機械学習の基礎と深層学習について解説します。近年、サポートベクトルマシン (SVM) などのこれまで広く利用されてきた機械学習ツールだけでなく、深層学習 (Deep Learning) も様々なところで、特にAIシステムの構築に利用されていますが、それらを使いこなすには、基礎的な知識が重要です。そこで、パターン認識・機械学習の基礎について講義を行い、それをふまえて、Pythonを用いた実装やパラメータチューニングについて解説します。また、 深層学習 (Deep Learning) についても、実装方法や学習のコツなどについて解説します。

1. パターン認識と機械学習
   1. パターン認識とは
   2. パターン認識と機械学習の関係
   3. 機械学習の枠組み
   4. 実際の開発事例
2. 機械学習の各種手法と深層学習 (Deep Learning)
   1. 単純パーセプトロン
   2. サポートベクトルマシン (SVM)
   3. アンサンブル学習
   4. 多層パーセプトロン
   5. 深層学習 (Deep Learning)
3. Pythonによるパターン認識システムの実装
   1. Pythonの紹介
   2. 機械学習のためのPythonパッケージ
   3. サポートベクトルマシン (SVM) を用いた画像認識
   4. 様々な手法の利用と比較
   5. 自動的なパラメータチューニング
4. Pythonによる深層学習 (Deep Learning) の利用
   1. 分類:ニューラルネットワークによる認識
   2. 特徴抽出+分類:畳み込みニューラルネットワーク (CNN) による認識
5. まとめ・質疑応答