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画像認識のためのパターン認識と深層学習

画像認識のためのパターン認識と深層学習

~Pythonを用いた実装とパラメタチューニング~
東京都 開催 会場 開催

開催日

  • 2017年10月25日(水) 11時00分 16時30分

プログラム

 本セミナーでは、パターン認識・機械学習の基礎と、Pythonによる実装について解説します。
 近年、SVM, AdaBoost, Random Forest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、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タチューニングについて解説します。
 また、近年のAIシステムの要となっている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・深層学習の基礎
    1. パターン認識とは
    2. パターン認識の基礎技術
      1. 単純パーセプトロン
      2. サポートベクトルマシン
      3. アンサンブル学習
      4. 多層パーセプトロン
    3. 深層学習への発展
    4. 深層学習で出来ること
  2. Python入門
    1. なぜPythonか
    2. Pythonの利用環境
    3. Pythonの文法
    4. Pythonでの機械学習に必要な数値計算
  3. Pythonによるパターン認識システムの実装
    1. サポートベクトルマシンを用いた画像認識
    2. 様々な手法の選択的な利用と比較
    3. 自動パラメタチューニング
  4. PythonによるDeep Learningの利用
    1. 分類:Neural Networkによる画像認識
    2. 特徴抽出+分類:Convolutional Neural Networkの利用
  5. まとめ・質疑応答

講師

  • 川西 康友
    名古屋大学 大学院 情報科学研究科
    助教

会場

中央大学 駿河台記念館
東京都 千代田区 神田駿河台3丁目11−5
中央大学 駿河台記念館の地図

主催

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お問い合わせ

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受講料

1名様
: 46,000円 (税別) / 49,680円 (税込)
1口
: 56,000円 (税別) / 60,480円 (税込) (3名まで受講可)
本セミナーは終了いたしました。

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