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画像認識のためのディープラーニングとモデルの軽量化

画像認識のためのディープラーニングとモデルの軽量化

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開催日

  • 2024年5月24日(金) 10時30分 ～ 17時00分

プログラム

　深層学習の代表的な手法である畳み込みニューラルネットワークは画像認識分野で様々なタスクへの応用が進んでいる。また、近年は自然言語分野で提案されたTransformerを応用したVision Transformerなど新たな手法も提案されている。
　本講義では、畳み込みニューラルネットワークとVision Transformerについて、仕組みと画像認識分野への応用事例について説明する。また、ネットワークモデルの軽量化技術についても説明する。これらの実装方法についても紹介し、実践的に活用できる知識を身につける。

  1. ディープラーニングの現在
  2. 畳み込みニューラルネットワーク (CNN:Convolutional Neural Networks)
    1. CNNの構成要素
    2. CNNの学習方法
    3. 汎化性能向上のテクニック
  3. 代表的なネットワーク構造
    1. ResNet
    2. MobileNet
    3. EfficientNet
  4. 画像認識分野への応用
    1. 物体検出
    2. セグメンテーション
    3. 姿勢推定
    4. 判断根拠の可視化
  5. Vision Transformer
    1. アテンション構造
    2. Transformer
    3. Vision Transformer
    4. DINO (自己教師あり学習)
  6. モデルのコンパクト化
    1. 枝刈り
    2. 蒸留
    3. 重み分解
  7. ディープラーニングの実装
    1. 畳み込みニューラルネットワークの実装
    2. Transformerの実装
    3. ディープラーニングのライブラリ
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講師

  • 山下 隆義 氏
    中部大学 工学部 情報工学科
    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
: 49,000円 (税別) / 53,900円 (税込)
1口
: 60,000円 (税別) / 66,000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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