技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー

深層学習のデータ前処理技法とその実際

画像認識における

深層学習のデータ前処理技法とその実際

東京都 開催 会場 開催
関連するセミナー・出版物
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する 関連するセミナー・出版物を探す

開催日

  • 2018年6月18日(月) 13時00分 ～ 17時00分

プログラム

  1. 深層学習概論
    1. 深層学習とは
    2. CNN (Convolution Neural Network)
    3. RNN (Recurrent Neural Network)
  2. 深層学習を利用した画像認識
    1. 画像認識とは
      1. 画像分類
      2. 画像検出
      3. 画像セグメンテーション
    2. 画像認識の実行
  3. 画像データの前処理
    1. 正規化/白色化
    2. ノイズ除去
    3. メディアンフィルタ
    4. ガウシアンフィルタ
      1. モルフォロジー
    5. 学習画像の拡張
      1. 画像のリサイズ
      2. アスペクト調整
      3. ノイズ付与
    6. 次元圧縮
ページのトップヘ

講師

  • 里 洋平 氏
    DATUM STUDIO株式会社
    取締役 CAO
ページのトップヘ

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
東京都 千代田区 神田錦町3-1
株式会社オーム社 オームセミナー室の地図
ページのトップヘ

主催

株式会社 トリケップス
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
: 47,000円 (税別) / 50,760円 (税込)

持参品

  • ノートPCをご持参ください。
    • PC環境
      • Windows:Windows 7 以降 (32bit/64bit問わず)
      • Mac:OSX10.7 (Lion) 以降
      • その他の環境でもAnacondaでPython3.5 + ブラウザ上でJupyter – notebookが動く環境が構築できれいればOKです。
    • 環境構築:Windows
      　下のページからPython 3.5 Windows GRAPHICAL INSTALLERをダウンロード
      　https://www.continuum.io/downloads
      　ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックして起動し、”Next”,“I Agree”を選択していけばインストールが完了します。
      　※インストール後、スタートメニューにAnacondaのツール一式が登録されていればOKです。
    • 環境構築:Mac
      　次のページからPython 3.5 MAC OSX 64 – BIT GRAPHICAL INSTALLERをダウンロード
      　https://www.continuum.io/downloads
      　ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックして起動し、画面の指示に従い進めていけばOKです。
      　注意点として“Destination Select”の部分は“Install for me only”を選択する事。
      　※デスクトップにAnacondaのナビゲーターを起動するショートカットが作成されていればOKです。
    • 参考資料
      　Anaconda install
      　https://docs.continuum.io/anaconda/install
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する
ページのトップヘ

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2025/4/9 マテリアルズインフォマティクス (MI) の最新動向と小規模データ駆動型MIの展開 オンライン
2025/4/10 Vision Transformerの仕組みとBEV Perception オンライン
2025/4/11 Excel・Pythonで学ぶ製造業向けデータ解析と実務への応用 オンライン
2025/4/11 マテリアルズインフォマティクスの基礎と高分子材料設計における応用事例 オンライン
2025/4/15 自動運転・運転支援に向けた各種センサーを用いた周辺環境認識技術 オンライン
2025/4/16 異常検知・学習データ作成のための生成AI活用 オンライン
2025/4/16 Pythonによる機械学習の基礎と実践 オンライン
2025/4/16 機械学習を用いたスペクトルデータ解析と材料開発への適用 オンライン
2025/4/17 画像認識のためのディープラーニングとモデルの軽量化 オンライン
2025/4/17 スパース推定の基礎、本質の把握・理解と実装応用技術への展開 オンライン
2025/4/18 実験計画法・ベイズ最適化を用いた効率的な実験デザイン オンライン
2025/4/21 CMOSイメージセンサーの基礎とイメージング技術の最新動向 オンライン
2025/4/22 マテリアルズインフォマティクスの高分子材料開発への応用 オンライン
2025/4/22 未知の異常も検知する人工知能MTシステム (MT法) 基礎と応用入門 オンライン
2025/4/23 ベイズ推定を用いたデータ解析 オンライン
2025/4/25 機械学習のための効率的なデータ取得法と解釈・評価方法 オンライン
2025/4/25 マテリアルズインフォマティクスの基礎と高分子材料設計における応用事例 オンライン
2025/4/28 AI外観検査 (画像認識) のはじめ方、すすめ方、精度向上への考え方 オンライン
2025/4/30 未知の異常も検知する人工知能MTシステム (MT法) 基礎と応用入門 オンライン
2025/5/6 ベイズ推定を用いたデータ解析 オンライン
ページのトップヘ