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機械学習の画像認識への応用
機械学習の画像認識への応用
～SVM (サポートベクターマシン) とDeep Learningを中心に応用例と共に解説～
東京都 開催
会場 開催
本セミナーは終了いたしました。
概要
本セミナーでは、機械学習の基礎から解説し、機械学習で製品検査、画像処理、カテゴリ識別、動画像認識を効率的・高精度に行うためのポイントを応用例を交えて詳解いたします。
開催日
- 2017年5月19日(金) 10時30分 ～ 16時30分
受講対象者
- 機械学習の応用分野に関連する技術者、研究者
- 画像処理
- 信号処理
- 医療福祉
- スポーツ分野
- セキュリティ (監視カメラ、警備、防犯)
- ロボット
- コンピュータビジョン
- 異常行動検出、異常領域検出
- 統計
- 経済学 など
- 機械学習、パターン認識分野の技術者、研究者
- これから機械学習、パターン認識に携わる技術者、開発者
修得知識
- 機械学習の基礎
- 多変量解析法
- SVM
- Deep Learning 等
- 機械学習の具体的な応用例
プログラム
最近の画像認識やコンピュータビジョンではSVMやDeep learning等の機械学習法を使うのが当たり前になってきている。一方で機械学習系の会議でも画像認識への応用が盛んに行われるようになり、初学者にとっては自分の抱えている課題にどの方法を使ったら良いのか分かりにくい状況である。
そこで、画像認識でよく使われるSVMとDeep learningに主眼を置き、具体的な応用例と共に詳しく解説していく。
- サポートベクターマシン
- 線形サポートベクターマシン
- 非線形サポートベクターマシン
- カーネル関数の統合
- アスベスト検出への応用
- One – classサポートベクターマシン
- 粒子検出への応用
- サポートベクター回帰
- 文脈情報抽出への応用
- メラノソーム追跡への応用
- Latentサポートベクターマシン
- カテゴリ識別への応用
- Exemplarサポートベクターマシンとその応用
- カテゴリ識別への応用
- Deep learning
- 従来のニューラルネットワーク
- 単層パーセプトロン
- 多層パーセプトロン
- 誤差逆伝播法
- Convolutional Neural Network
- ユニット関数 (sigmoid, ReLU, leakyReLU, ELU, maxout)
- ドロップアウト
- CNNの解析
- Deep learningの応用
- 画像ラベリングへの応用
- 細胞内の粒子検出への応用
- カテゴリ識別への応用
- 動画像認識への応用
- 従来のニューラルネットワーク
- その他の機械学習法
- Partial Least Squares
- 粒子計数への応用
- カーネル多変量解析
- 顔認識への応用
- Partial Least Squares
- 質疑応答
講師
会場
主催
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。
受講料
1名様
:
42,750円 (税別) / 46,170円 (税込)
複数名
:
22,500円 (税別) / 24,300円 (税込)
複数名同時受講の割引特典について
- 2名様以上でお申込みの場合、
1名あたり 22,500円(税別) / 24,300円(税込) で受講いただけます。- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,750円(税別) / 46,170円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 48,600円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 72,900円(税込)
- 受講者全員が会員登録をしていただいた場合に限ります。
- 同一法人内(グループ会社でも可)による複数名同時申込みのみ適用いたします。
- 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
- 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。 - 他の割引は併用できません。
本セミナーは終了いたしました。
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