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