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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)

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 開催

開催日

  • 2022年11月17日(木) 10時00分 17時00分

受講対象者

  • 画像処理・物体認識に関連する技術者
    • デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ
    • 印刷、カラーコピー機
    • テレビ・ディスプレイ
    • レーザ計測、位置決め
    • 医用画像処理、医療機器制御
    • 衛星画像処理
    • 超解像技術
    • ロボットのカメラ、制御
    • 外観検査装置
    • 非破壊検査装置
    • 車載カメラ
    • 防犯カメラ など

修得知識

  • 画像局所特徴量の基礎
    • SIFT
    • PCA-SIFT
    • GLOH
    • SURF
    • Randomized Trees
    • HOG
    • Haar-like
  • 統計的学習手法の基礎
    • AdaBoost
    • Real AdaBoost
  • 物体検出システムの構築

プログラム

  1. 画像認識の問題設定
    1. 物体検出タスク
    2. 画像分類タスク
    3. シーン理解:セマンティックセグメンテーションタスク
    4. 特定物体認識タスク
  2. ニューラルネットワークと逆誤差伝搬法
    1. ニューラルネットワーク (全結合)
    2. 多層パーセプトロン (MLP) の学習
    3. 勾配降下法
    4. 誤差関数
  3. 畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
    1. 機械学習を用いた画像認識
    2. 畳み込み層
    3. 活性化関数
    4. プーリング層
    5. 全結合層
    6. 出力層
    7. CNNの推論過程、学習
    8. 従来の機械学習 VS 深層学習
    9. 学習サンプル数 VS 認識性能
    10. データ拡張
  4. CNNよる画像認識
    1. 一般物体認識 (分類)
      • AlexNet
      • VGG
      • GoogLeNet
      • ResNet
      • SENet
    2. 物体検出
      • Faster R-CNN
      • YOLO
      • SSD
      • M2Det
    3. セグメンテーション
      • SegNet
      • MNet
    4. 回帰
    5. マルチタスク学習
  5. 視覚的説明 (Explainable AI)
    1. 説明可能なAIに向けて:XAI
    2. 視覚的説明:アテンションマップの可視化
    3. Attention Branch Network
    4. Attention mapのファインチューニング
    5. 外観検査への適用

講師

  • 藤吉 弘亘
    中部大学 工学部 ロボット理工学科
    教授

主催

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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) / 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
2022/12/7 第一原理計算の基礎とマテリアルズ・インフォマティクスへの活用事例 オンライン
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2022/12/9 時系列データの解析の考え方/進め方 入門講座 オンライン
2022/12/13 マルチモーダル情報処理・機械学習に基づき多様な行動情報から人間の性格・スキル・認知状態などの内面を推定する社会的信号処理技術 オンライン
2022/12/14 マルチモーダル情報に基づく人間の内部状態の推定・モデル化 オンライン
2022/12/14 Vision Transformerの仕組み オンライン
2022/12/14 マテリアルズインフォマティクス (MI) の動向と小規模データ駆動型MIのすすめ オンライン
2022/12/15 AIによる知財業務の効率化と効果的な活用方法 オンライン
2022/12/19 カルマンフィルタの実践 オンライン
2022/12/19 少数データ、データ不足における機械学習適用の問題解決方法とその戦略 オンライン
2022/12/20 開発成果の質と開発効率を向上させる「統計的組合せ最適化:実験計画法」と「Excel上で構築可能な人工知能を使用する汎用的インフォマティクス:非線形実験計画法」実践入門 オンライン
2022/12/22 業務での利用に適した進化的画像処理・認識のすべて オンライン
2022/12/23 開発成果の質と開発効率を向上させる「統計的組合せ最適化:実験計画法」と「Excel上で構築可能な人工知能を使用する汎用的インフォマティクス:非線形実験計画法」実践入門 オンライン
2023/1/11 AIによる医療用画像診断システムのディープラーニング精度の向上・高確率解析の実現 オンライン
2023/1/11 AI+デジタルヘルスにおける特許戦略とビジネス事例 東京都 会場・オンライン
2023/1/16 脳波計測・処理・解析・機械学習の基礎と応用および脳波データの活用方法 オンライン
2023/1/17 AI / IoT分野の最新技術動向 オンライン
2023/1/18 Pythonではじめる機械学習入門講座 オンライン
2023/1/20 ディジタル信号処理による雑音・ノイズの低減 / 除去技術とその応用 オンライン
2023/1/20 ベイズ最適化を用いた材料探索、実験計画法とその具体例 オンライン

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