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Pythonで始めるコンピュータビジョン (CV) 技術の超入門

Pythonで始めるコンピュータビジョン (CV) 技術の超入門

～撮像から機械学習まで理論と実装～
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概要

本セミナーでは、Python Imaging Library (PIL) 、Scikit Image、OpenCV、PyTorchなどの高性能モジュールライブラリを使い、機械学習や最適化を含めてアルゴリズムの原理の説明とプログラム例を並行して提示することで、コンピュータビジョン技術と実装について理解を深めていただきます。

開催日

  • 2022年7月21日(木) 11時00分 ～ 16時30分

プログラム

　視覚はヒトの感覚器官の中でも最も多くの情報を取得しているものであり、それをコンピュータに応用した画像認識技術の有用性はますます高まっています。近年、日本においても普及が目覚ましい計算機言語のPythonを使って、楽に画像認識技術への入門ができるようなセミナーを企画しました。
　Python自体の習得しやすさ、書きやすさはもちろんのことですが、豊富に存在するモジュール類の完成度が高く、実用的なことも速習に有利です。それらを使うことで驚異的に少ない量でプログラムを実装できます。画像認識技術の応用範囲は無限に広がっています。またAI技術の進展とともに音声や画像の自動認識技術の有用性・必要性が高まっている状況においてデータ取得や認識・判別技術への理解は必要不可欠です。Python Imaging Library (PIL) 、Scikit Image、OpenCV、PyTorchなどの高性能モジュールライブラリを使い、機械学習や最適化を含めてアルゴリズムの原理の説明とプログラム例を並行して提示することで理解を早めます。楽々覚えて、どんどん活用しましょう。

  1. Pythonの導入
    1. Python処理系の導入
    2. 変数の基本型とコンテナ型
    3. 式と文と演算子
    4. 制御構造と内包表記
    5. 関数とクラス,モジュール
    6. 画像の入出力と表示
    7. 便利な機能モジュール
    8. システム開発プロセス
  2. CVの第一歩: 周辺知識編
    1. コンピュータビジョンとは
    2. 画像とは
    3. 撮像 – コンピュテーショナルフォトグラフィ
    4. 視覚分解能と変復調
    5. 特徴量・統計量と行列演算
    6. 知的処理と最適化
    7. 機械学習のモデルと機能
    8. PyTorchの初歩の初歩
  3. CVの第二歩: 例題編 Sk Image他
    1. 画素値の変換
    2. 近傍演算
    3. 二値化と輪郭検出
    4. リサンプリングと幾何変換
    5. 画像マッチング
    6. ハフ変換
    7. 画像の劣化と復元
    8. クラスタリングとセグメンテーション
    9. 特徴検出と画像認識
    10. 機械学習で文字認識
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講師

  • 阿部 淑人 氏
    新潟国際情報大学 経営情報学部 情報システム学科
    教授
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主催

株式会社 トリケップス
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 と 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。
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