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AI画像認識システムの基礎と応用

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AI画像認識システムの基礎と応用

~プログラミング言語Pythonによるサンプルプログラムとともに~
オンライン 開催

開催日

  • 2020年10月26日(月) 13時30分 16時30分

受講対象者

  • AI画像認識システムの導入を検討している技術者

修得知識

  • プログラミング言語Pythonによる画像処理・画像認識の始め方
  • AI画像認識システムの構成要素
  • 機械学習による精度改善手法

プログラム

 AI画像認識システムを適切に導入・維持・管理するためには、AI画像認識システムの基本要素に関する知識が必須である。
 本講では、最初に画像の前処理・特徴量抽出手法について紹介した後、機械学習や深層学習による画像認識システムについて、プログラミング言語Pythonによるプログラム例とともに紹介する。最後に画像認識システムのサンプルプログラムを紹介するとともに、システム構築にあたっての注意点について述べる。

  1. AI入門、機械学習と深層学習
    • 画像認識システムの最新動向
    • 機械学習と深層学習の基礎
  2. 画像の前処理
    • Python/Scikit-imageによる画像処理入門
    • 画像のフィルタリングと二値化
    • 二値画像処理と領域分割
    • 画像の正規化・標準化
  3. 画像特徴量の抽出と機械学習による認識
    • 画像からの特徴量抽出
    • Python/Scikit-learnによる機械学習入門
  4. DeepLearning入門
    • 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) とは
    • Python/tensorflowによるディープラーニング入門
  5. 画像認識システムの応用
    • 野菜画像の識別プログラムの例
    • 機械学習と深層学習の使い分け
    • 画像認識システム構築にあたっての注意点

講師

  • 森本 雅和
    兵庫県立大学 大学院 工学研究科
    准教授

主催

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お問い合わせ

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(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
: 40,000円 (税別) / 44,000円 (税込)
複数名
: 18,000円 (税別) / 19,800円 (税込)

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アカデミック割引

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学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。

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