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CNN / Transformer / 教師なし表現学習 / GANに基づく画像認識

CNN / Transformer / 教師なし表現学習 / GANに基づく画像認識

～基礎から最近の発展まで～
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開催日

  • 2023年10月26日(木) 10時00分 ～ 17時00分

受講対象者

  • 機械学習の応用分野に関連する技術者、研究者
    • 画像処理
    • 信号処理
    • 医療福祉
    • スポーツ分野
    • セキュリティ (監視カメラ、警備、防犯)
    • ロボット
    • コンピュータビジョン
    • 異常行動検出、異常領域検出
    • 統計
    • 経済学 など
  • 機械学習、パターン認識分野の技術者、研究者
  • これから機械学習、パターン認識に携わる技術者、開発者

プログラム

　画像認識の分野ではDeep learningを用いることが標準となり、大量の教師付き画像とConvolutional Neural Network (CNN) の組み合わせが主流である。まずはCNNの構成要素と汎化能力の向上させるための工夫について応用例を交えながら解説する。次に、画像生成や画像変換などに利用されるGenerative Adversarial Network (GAN) の基礎理論から発展までを説明する。また、最近は教師なし表現学習とTransformerが人気のトピックであり、大量の教師付き画像とCNNからの脱却が図られている。
　本セミナーでは、これらの方法と最近の発展についても応用例を交えながら丁寧に説明していく。

  1. Deep learningの理論と応用例
  2. Convolutional Neural Networkの理論と応用
    1. Convolutionとその発展
      • CondConv
      • Dynamic Conv
      • Octave Conv
    2. 活性化関数
      • ReLU
      • Leaky-ReLU
      • ELU
      • Swish
      • Mish
      • FReLU
      • GELU
    3. Dropout
    4. Batch normalizationとその発展
      • Batch renormalization
      • Layer normalization
      • Instance normalization
      • Group normalization
  3. Generative Adversarial Network
    1. 理論とその発展
    2. Wasserstein GAN
    3. Spectral Normalization
    4. pix2pix
    5. 応用例
      • 画像生成
      • 画像変換
      • 異常検知など
  4. Transformerの理論と応用
    1. Self-attentionとSource-target attentionとその応用
      • Non-local net
      • Dual attention netなど
    2. Self-attention network
    3. Axial attention
    4. Vision Transformerとその発展
      • ViT
      • DeiT
      • Swin
      • MLP Mixer
      • MetaFormerなど
    5. Detection and Tracking Transformer
    6. Point Transformer
    7. SuperResolution
  5. 教師なし表現学習の理論と応用
    1. SimCLR
    2. BYOL
    3. SimSiam
    4. Barrow Twins
    5. DINO
  6. Generative Adversarial Networkの理論と応用
    1. 理論とその発展
    2. Wasserstein GAN
      • WGAN
      • WGAN-GP
    3. Spectral Normalization
    4. pix2pix, cycleGAN
    5. SinGAN
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講師

  • 堀田 一弘 氏
    名城大学 理工学部 電気電子工学科
    准教授
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主催

株式会社 トリケップス
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
: 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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