※本セミナーは開催日が3月5日から変更になりました
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）
2.1 CNNの構成要素
2.2 CNNの学習方法
2.3 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
3.1 ResNet
3.2 MobileNet
3.3 EfficientNet
4 画像認識分野への応用
4.1 物体検出
4.2 セグメンテーション
4.3 姿勢推定
4.4 判断根拠の可視化
5 Vision Transformer
5.1 アテンション構造
5.2 Transformer
5.3 Vision Transformer
5.4 DINO（自己教師あり学習）
6 モデルのコンパクト化
6.1 枝刈り
6.2 蒸留
6.3 重み分解
7 ディープラーニングの実装
7.1 畳み込みニューラルネットワークの実装
7.2 Transformerの実装
7.3 ディープラーニングのライブラリ