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畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識活用事例・判断根拠の理解

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畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識活用事例・判断根拠の理解

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このセミナーは、講師と直接Q&Aもできる、セミナーの映像収録 (2020年3月19日収録) です。​(視聴時間:3時間21分)
お申込み日から14日間ご視聴いただけます。テキストはダウンロードいただけます。
このセミナーに関する質問に限り、講師と直接メールにてQ&Aをすることができます。
2020年8月31日 23:59まで申込み受付中。

概要

本セミナーでは、畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識分野における応用事例について説明いたします。
また、畳み込みニューラルネットワークの判断根拠の視覚的説明や応用方法、実装に向けた環境やディープラーニングフレームワークについても紹介し、実践的に活用できる内容を網羅的に説明いたします。

開催日

  • 2020年8月31日(月) 10時30分 ～ 16時30分

プログラム

　深層学習の代表的な手法である畳み込みニューラルネットワークは画像認識分野の様々なタスクに応用が進んでいます。
　本セミナーでは、畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識分野における応用事例について説明します。また、畳み込みニューラルネットワークの判断根拠の視覚的説明や応用方法、実装に向けた環境やディープラーニングフレームワークについても紹介し、実践的に活用できる内容を網羅的に説明します。

  1. ディープラーニングの現在
  2. 畳み込みニューラルネットワーク
    1. 畳み込み層
    2. プーリング層
    3. 全結合層
    4. 出力層
  3. 畳み込みニューラルネットワークの学習
    1. 誤差逆伝播法
    2. 最適化法
      • SGD
      • Adam
      • RMSProp
  4. ネットワーク構造
    1. AlexNet
    2. VGG
    3. GoogLeNet
    4. ResNet
    5. SE-Net
  5. 汎用性を向上させるためのテクニック
    1. Dropout
    2. バッチ正規化
    3. インスタンス正規化
    4. データ拡張
      • Mixup
      • Cutout 等
  6. 物体検出への応用
    1. Faster R-CNN
    2. YOLO
    3. SSD
  7. セグメンテーションへの応用
    1. FCN
    2. SegNet
    3. U-Net
    4. PSP Net
    5. DeepLab V3
  8. 判断根拠の可視化
    1. CAM
    2. CAM Grad
    3. Attention Branch Network
    4. 判断根拠を活用した精度向上
  9. 画像生成モデル
    1. Generative Adversarial Network (GAN)
    2. 条件付きGAN
    3. Pix2Pix
  10. ディープラーニングのフレームワーク
    1. Chainer による実装
    2. Pytorch による実装
    3. Neural Network Console

質疑応答 Q&A

このセミナーに関する質問に限り、講師とメールにて個別Q&Aをすることができます。
具体的には、セミナー資料に講師のメールアドレスを掲載していますので、セミナーに関する質問がございましたら直接メールでご質問ください。
(ご質問の内容や時期によっては、ご回答できない場合がございますのでご了承下さい。)

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講師

  • 山下 隆義 氏
    中部大学 工学部 情報工学科
    教授
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主催

サイエンス＆テクノロジー 株式会社
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 30,400円 (税別) / 33,440円 (税込)
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