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業務での利用に適した進化的画像処理・認識のすべて

業務での利用に適した進化的画像処理・認識のすべて

～深層学習を用いない高効率な画像処理・認識の自動構築～
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開催日

  • 2023年5月16日(火) 10時30分 ～ 16時30分

プログラム

　最近は、人工知能=機械学習=深層学習 (ディープラーニング) と考えてあらゆる問題を深層学習で解こうとする傾向がありますが、深層学習は便利な手法である反面、(1) 学習に膨大な教師データが必要、(2) 回路網の設計に経験と勘が必要、(3) 処理の説明性が著しく低い、(4) 構築後の処理を人手で調整することは不可能、(5) 手法の一部が特許化されており法的リスクがあるなど、企業での利用に必ずしも適しているとは言えません。
　これに対し講師らは、以前から「画像処理=最適化問題」と捉え、強力な最適化法である進化計算法によってこれらの欠点を持たない「進化的画像処理・認識」の開発と産業応用を行なってきました。本セミナーは、開発者本人である講師が「進化的画像処理・認識」のすべてを平易に解説する他には例がないセミナーです。
　画像処理や認識にご関心があり、深層学習に業務利用上の問題を感じておられる方はぜひ受講頂ければ幸いです。進化的画像処理の体験版プログラムの配布などの特典もあります。本セミナー受講後、・機械学習と深層学習の概要と課題、・進化計算法の原理と様々な手法、・進化的画像処理・認識の原理・特徴・応用、等を習得できることを目指します。

  1. 機械学習と深層学習の概要と課題
    1. 人工知能と機械学習
    2. 機械学習の種類と方法
    3. 深層学習の概要と問題点
  2. 進化計算法の原理と方法
    1. 進化計算法の原理と進化戦略 (ES) ・PSOなど
    2. 遺伝的アルゴリズム (GA) と実数値GA・CMA-ESなど
    3. 遺伝的プログラミング (GP) とCGP・GMAなど
    4. 種々の応用手法と最近の話題
  3. 進化的画像処理 (1) 数値パラメータの最適化
    1. 原理と実装方法
    2. 応用例1:2D図形の検出と位置決定
    3. 応用例2:3D物体の3次元姿勢推定
  4. 進化的画像処理 (2) 組合せ・構造の最適化
    1. 原理と実装方法
    2. 応用例1:線形リスト構造
    3. 応用例2:木構造 (ACTIT・CRAFTIT・GMA)
    4. 応用例3:ネットワーク構造 (GIN)
    5. 応用例4:セル型回路構造 (CRFCN)
  5. 進化的画像認識 (1) 前処理・特徴量の最適化
    1. 原理と実装方法
    2. 応用例1:特徴量の最適化 (ACSYS)
    3. 応用例2:前処理の最適化 (SIFTER)
  6. 進化的画像認識 (2) 処理構造の最適化
    1. 原理と実装方法
    2. 応用例1:認識処理全体の全自動設計 (GIN-IC)
    3. 応用例2:進化的条件判断ネットワーク (EDEN)
    4. 応用例3:深層回路の線形回路化 (DNN2EME)
    5. 応用例4:判断根拠を説明できる深層回路 (EGCM)
  7. まとめ
    1. まとめと今後の展望
    2. 業務への機械学習導入上の注意点
    3. 何でも相談室・フリーディスカッション

付録

  • 付録1:代表的な機械学習法
  • 付録2:現状の画像認識の抱える課題と対策
  • 付録3:画像認識システムの選定・導入上の課題
  • 付録4:長尾研・YNU人工知能研究拠点のご紹介
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講師

  • 長尾 智晴 氏
    横浜国立大学 大学院 環境情報学府・研究院 情報メディア環境学専攻
    教授
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主催

株式会社 トリケップス
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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 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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