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転移学習を用いた深層学習の学習時間短縮と少量データへの対応

転移学習を用いた深層学習の学習時間短縮と少量データへの対応

オンライン 開催

概要

本セミナーでは、深層学習 (Deep Learning)の基礎から解説し、半教師あり学習・転移学習などを用いたデータ不足の補い方、ラベル付きデータが少ない場合でも、精度を上げる方法について詳解いたします。

開催日

  • 2023年6月12日(月) 10時30分 16時30分

プログラム

 深層学習は大量のデータを学習することで、高性能な知識を獲得する手法です。一方で、知識の獲得には大規模なデータセットの準備や、高価なハードウェアが不可欠です。
 本セミナーでは、まずは深層学習の基礎理論と深層学習ライブラリPyTorchを用いた画像認識モデルの実装方法も紹介します。その上で、転移学習や半教師あり学習といった、ラベル付きのデータが小規模な場合における、精度向上に向けた様々な技術や研究動向を解説します。

  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. 様々なモデルアーキテクチャ
    6. 簡単なモデルによる画像分類 (プログラム解説)
  2. データ拡張と転移学習
    1. 様々なデータ拡張
    2. 転移学習
    3. ドメイン適応
    4. 転移学習を用いた画像分類 (プログラム解説)
  3. 半教師あり学習
    1. 概要、手法の分類
    2. Pseudo-labeling methods
    3. Consistency regularization methods
    4. Hybrid methods
    5. Contrastive-learning methods
    • 質疑応答

講師

  • 長谷川 達人
    福井大学 工学系部門 工学領域 情報・メディア工学講座
    准教授

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

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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
    • 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 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

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。

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