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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
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開催日

  • 2018年11月26日(月) 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。

  1. SVM (サポートベクターマシン)
    1. 線形サポートベクターマシン
    2. 非線形サポートベクターマシン
    3. カーネル関数の統合
      • アスベスト検出への応用
    4. One-classサポートベクターマシン
      • 粒子検出への応用
    5. 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
    6. Latentサポートベクターマシン
      • カテゴリ識別への応用
    7. 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
  2. Deep learning
    1. 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
    2. Deep learning
      • CNN
      • 活性化関数
      • dropout
      • batch normalization
      • CNNの解析
      • DCGAN、pix2pix
    3. 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
  3. その他の機械学習法
    1. Partial Least Squares
      • 粒子計数への応用
      • 階層的PLSNet
    2. カーネル多変量解析
      • 顔認識への応用
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講師

  • 堀田 一弘 氏
    名城大学 理工学部 電気電子工学科
    准教授
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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
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主催

株式会社 トリケップス
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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)
1口
: 59,000円 (税別) / 63,720円 (税込) (3名まで受講可)
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