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★ DeepLearning(ディープラーニング)を、基礎から応用事例まで解説!
★ 畳み込みニューラルネットワークの判断根拠の視覚的説明や応用方法とは!?

畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識活用事例・判断根拠の理解

~実践的に活用できる内容を網羅的に説明します。~

セミナー概要

略称
ニューラルネットワーク
セミナーNo.
st200319  
開催日時
2020年03月19日(木)10:30~16:30
主催
サイエンス&テクノロジー(株)
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
東京流通センター 2F 第5会議室
講師
中部大学 工学部 情報工学科 准教授 山下 隆義 氏
価格
非会員: 49,500円(税込)
会員: 47,020円(税込)
学生: 49,500円(税込)
価格関連備考
49,500円 ( 会員受講料 47,020円 )
定価:本体45,000円+税4,500円
会員:本体42,750円+税4,270円

【2名同時申込みで1名分無料!(1名あたり定価半額の24,750円)】
※2名様とも会員登録が必須です。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価の半額で追加受講できます。
※受講券、請求書は、代表者に郵送いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
 (申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。
備考
資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。

講座の内容

習得できる知識
画像処理、機械学習など
趣旨
 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の様々なタスクに応用が進んでいます。
 本セミナーでは、畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識分野における応用事例について説明します。また、畳み込みニューラルネットワークの判断根拠の視覚的説明や応用方法、実装に向けた環境やディープラーニングフレームワークについても紹介し、実践的に活用できる内容を網羅的に説明します。
プログラム
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
 2.1 畳み込み層
 2.2 プーリング層
 2.3 全結合層
 2.4 出力層

3.畳み込みニューラルネットワークの学習
 3.1 誤差逆伝播法
 3.2 最適化法(SGD / Adam / RMSProp)

4.ネットワーク構造
 4.1 AlexNet
 4.2 VGG
 4.3 GoogLeNet
 4.4 ResNet
 4.5 SE-Net

5.汎用性を向上させるためのテクニック
 5.1 Dropout
 5.2 バッチ正規化
 5.3 インスタンス正規化
 5.4 データ拡張(Mixup, Cutout 等)

6.物体検出への応用
 6.1 Faster R-CNN
 6.2 YOLO
 6.4 SSD

7.セグメンテーションへの応用
 7.1 FCN
 7.2 SegNet
 7.3 U-Net
 7.4 PSP Net
 7.5 DeepLab V3

8.判断根拠の可視化
 8.1 CAM
 8.2 CAM Grad
 8.3 Attention Branch Network
 8.4 判断根拠を活用した精度向上

9.画像生成モデル
  9.1 Generative Adversarial Network(GAN)
  9.2 条件付きGAN
  9.3 Pix2Pix

10.ディープラーニングのフレームワーク
 10.1 Chainer による実装
 10.2 Pytorch による実装
 10.3 Neural Network Console

  □質疑応答・名刺交換□

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