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ディープラーニング (深層学習) の基礎とPyTorchを用いた画像認識モデルの実装方法

ディープラーニング (深層学習) の基礎とPyTorchを用いた画像認識モデルの実装方法

オンライン 開催

開催日

  • 2023年1月24日(火) 10時30分 16時30分

修得知識

  • 深層学習の基礎理論
  • 深層学習ライブラリを用いたモデル開発
  • 深層学習モデルの実装方法
  • 深層学習を用いた様々な課題設定

プログラム

 現在、多くの分野で活用が進んでいる深層学習は、畳み込みや活性化関数、正規化といった処理をレイヤとして多層に重ねることで実装される。
 本講座では深層学習の基礎から、モデルを理解し開発できるようになるための実装力を説明いたします。実社会応用がしやすい画像認識タスクを対象に、深層学習ライブラリPyTorchを用いてモデルをスクラッチから実装するためのプログラム解説も行います。様々なモデル構造と学習課題設定を理解しておくことで、実務への応用範囲を広げていただくことを目標にしています。

  1. 深層学習の基礎
    1. 課題の定義と教師あり学習
    2. 深層学習の社会応用事例
    3. ニューラルネットワークと確率的勾配降下法
    4. レイヤーと活性化関数
    5. 簡単なモデルによる画像分類 (プログラム解説)
  2. 深層学習を用いた画像分類の実践
    1. データ拡張
    2. 転移学習
    3. ハイパーパラメータチューニング (プログラム解説)
  3. 深層学習モデルの実装
    1. 様々なモデルアーキテクチャ
    2. 様々なモデルの実装 (プログラム解説)
      1. VGG
      2. ResNet
      3. Inception-v3
      4. SE Net
      5. Mobile Net
  4. 様々な課題設定の深層学習手法
    1. マルチタスク学習
    2. 敵対的学習
    3. 半教師あり学習
    4. 自己教師あり学習

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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
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「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
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    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
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    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

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。
  • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
  • 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。

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