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SVM (サポートベクターマシン) とDeep Learningを中心とした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を中心とした機械学習の画像認識への応用
東京都 開催
会場 開催
本セミナーは終了いたしました。
開催日
- 2018年7月11日(水) 10時00分 ～ 17時00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
最近の画像認識では、Deep learningやSVM等の機械学習法を利用することが主流になっている。初学者には各手法の詳細と性質を理解することが簡単ではない。そこで、本セミナーでは理論の説明と応用例をあわせて紹介することにより、各手法の性質をつかみやすくする。
- SVM (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
- Deep learning
- CNN
- 活性化関数
- dropout
- batch normalization
- CNNの解析
- DCGAN、pix2pix
- Deep learningの応用
- 細胞内画像への応用
- セグメンテーションへの応用
- カテゴリ識別への応用
- 対象計数への応用
- 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
- 階層的PLSNet
- カーネル多変量解析
- 顔認識への応用
- Partial Least Squares
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
:
47,000円 (税別) / 50,760円 (税込)
1口
:
59,000円 (税別) / 63,720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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