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

畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識への応用・判断根拠の理解

畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識への応用・判断根拠の理解

~CNN:Convolutional Neural Network~
オンライン 開催

開催日

  • 2021年6月17日(木) 10時30分 17時00分

プログラム

 深層学習の代表的な手法である畳み込みニューラルネットワークは画像認識分野で様々なタスクへの応用が進んでいる。
 本講義では、畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識分野における応用事例について説明する。また、畳み込みニューラルネットワークの判断根拠の視覚的説明や、実装に向けた環境やディープラーニングフレームワークによるサンプルコードの説明など実践的に活用できる内容を網羅的に説明する。

  1. ディープラーニングの現在
  2. 畳み込みニューラルネットワーク (CNN:Convolutional Neural Networks)
    1. 畳み込み層
    2. プーリング層
    3. 全結合層
    4. 出力層
  3. 畳み込みニューラルネットワークの学習
    1. 誤差逆伝播法
    2. 最適化法
      • SGD
      • Adam
      • RMSProp
  4. ネットワーク構造
    1. AlexNet
    2. VGG
    3. GoogLeNet
    4. ResNet
    5. DenseNet
  5. 汎用性を向上させるためのテクニック
    1. Dropout
    2. Batch Normalization
    3. Stochastic Depth
    4. Shake-shake Regularization
    5. データ拡張
      • Mix up
      • Cut out等
  6. 物体検出への応用
    1. R-CNN
    2. Fast R-CNN
    3. Faster R-CNN
    4. YOLO
    5. SSD
    6. DSSD
  7. セグメンテーションへの応用
    1. FCN
    2. SegNet
    3. U-Net
    4. PSP Net
  8. 姿勢推定への応用
    1. Deep Convolutional Pose Machines
    2. Part Affinity Field
  9. ネットワークの可視化・視覚的説明
    1. CAM
    2. CAM Grad
    3. Attention Branch Network他
  10. ディープラーニングのフレームワーク
    1. Chainerによる実装
    2. Pytorchによる実装
    3. Neural Network Console等

講師

  • 山下 隆義
    中部大学 工学部 情報工学科
    准教授

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。

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) / 51,700円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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
2021/6/22 時系列データ分析の基礎と実践 オンライン
2021/6/22 AI画像認識システムの基礎と応用 オンライン
2021/6/24 自動車の自動運転におけるLiDARを用いた移動物体認識技術とその応用 オンライン
2021/6/29 画像認識技術およびディープラーニングの基礎と外観検査への応用 オンライン
2021/6/29 撮像新時代CMOSディジタルイメージング、その機能進化の最新技術動向 オンライン
2021/6/29 分子シミュレーションの基礎と高分子材料開発の効率化への展開 オンライン
2021/6/30 少ない学習データでもうまくいく機械学習の適用方法と進め方とそのコツ オンライン
2021/7/5 基礎から学ぶベイズ統計学と実用例 オンライン
2021/7/6 深層学習による画像認識とその判断根拠の可視化 (視覚的説明) オンライン
2021/7/6 外観検査の自動化技術と運用ノウハウ オンライン
2021/7/7 ディジタル信号による統計的信号処理の基本原理の理解と応用 オンライン
2021/7/7 Pythonで学ぶAIプログラミング入門 オンライン
2021/7/12 距離画像センサの測距原理と3Dセンサの応用 オンライン
2021/7/16 人工知能による異常検知技術とその導入、実用化のポイント オンライン
2021/7/16 Transformerの基礎と最新応用動向 オンライン
2021/7/16 データサイエンスの基礎知識をマスターする オンライン
2021/7/19 1日で分かるVisual SLAMの基礎 オンライン
2021/7/20 工業触媒の劣化対策と活性試験、各種評価 オンライン
2021/7/20 Pythonで始めるコンピュータビジョン (CV) 技術の超入門 オンライン
2021/7/21 音による故障検知および故障予知 オンライン

関連する出版物

発行年月
2019/1/31 センサフュージョン技術の開発と応用事例
2015/8/17 防犯・監視カメラ〔2015年版〕 技術開発実態分析調査報告書
2015/8/17 防犯・監視カメラ〔2015年版〕 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2014/3/7 画像処理・画像符号化・画像評価法
2013/8/2 HLAC特徴を用いた学習型汎用認識
2013/6/21 機械学習によるパターン識別と画像認識への応用
2013/6/1 画像診断機器(磁気共鳴) 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2013/6/1 画像診断機器(磁気共鳴) 技術開発実態分析調査報告書
2013/3/29 3次元物体認識手法とその応用 (カラー版)
2012/10/25 電子写真装置の定着技術 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2012/10/25 電子写真装置の定着技術 技術開発実態分析調査報告書
2012/6/20 画像復元・超解像技術の基礎と応用
2012/4/20 デジカメ主要8社の静止画信号処理技術 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2012/4/20 デジカメ主要8社の静止画信号処理技術 技術開発実態分析調査報告書
2011/2/4 入門 画質改善・画像復元・超解像技術
2010/11/15 防犯・監視カメラ 技術開発実態分析調査報告書
2010/11/10 高ダイナミックレンジ画像処理技術とMATLABシミュレーション
2010/9/24 JPEG XR画像符号化方式と性能評価
2010/2/22 画像理解・パターン認識の基礎と応用
2009/9/16 H.264 / MPEG-4 AVC 拡張規格・応用例・最新動向