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Deep Learningに基づく画像認識の基礎から最近の発展まで

Deep Learningに基づく画像認識の基礎から最近の発展まで

オンライン 開催

開催日

  • 2021年12月20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

プログラム

 画像認識の分野ではDeep learningを用いることが標準となり、大量の教師付き画像とConvolutional Neural Network (CNN) の組み合わせが主流である。まずはCNNの構成要素と汎化能力の向上させるための工夫について応用例を交えながら解説する。次に、画像生成や画像変換などに利用されるGenerative Adversarial Network (GAN) の基礎理論から発展までを説明する。また、最近は教師なし表現学習とTransformerが人気のトピックであり、大量の教師付き画像とCNNからの脱却が図られている。これらの方法と最近の発展についても応用例を交えながら丁寧に説明していく。

  1. Convolutional Neural Network
    1. Convolutionとその発展
    2. 活性化関数
    3. Dropout
    4. Batch normalizationとその発展
    5. 応用例
      • 対象識別
      • 対象検出
      • セグメンテーション
      • 対象追跡など
  2. Generative Adversarial Network
    1. 理論とその発展
    2. Wasserstein GAN
    3. Spectral Normalization
    4. pix2pix
    5. 応用例
      • 画像生成
      • 画像変換
      • 異常検知など
  3. Transformer
    1. Self-attentionとSource-target attention
    2. Self-attention network
    3. Detection Transformer
    4. Point Transformer
    5. Vision Transformerとその発展
    6. 応用例
      • 対象識別
      • 対象検出
      • セグメンテーション
      • 点群認識など
  4. 教師なし表現学習
    1. SimCLR
    2. BYOL
    3. SimSiam
    4. Barrow Twins
    5. 応用例
      • 対象識別など

講師

  • 堀田 一弘
    名城大学 理工学部 電気電子工学科
    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
: 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。
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  • 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。

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