実習セミナーにつき、1口申込はありません



『〜画像認識における〜
深層学習のデータ間前処理技法とその実際』
 



 S180618K



開催日時:2018年9月4日(火)13:00-17:00

会  場:オーム ビル(千代田区神田錦町)

受 講 料:1人様受講 47,000円[税別]/1名


※ノートPCをご持参ください。
◎PC環境
・Windows:Windows 7 以降(32bit/64bit問わず)
・Mac:OSX10.7(Lion)以降
・その他の環境でもAnacondaでPython3.5 + ブラウザ上でJupyter-notebookが動く環境が構築できれいればOKです

◎環境構築:Windows
下のページからPython 3.5 Windows GRAPHICAL INSTALLERをダウンロード
https://www.continuum.io/downloads

ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックして起動し、”Next”,“I Agree”を選択していけばインストールが完了します
※インストール後、スタートメニューにAnacondaのツール一式が登録されていればOK

◎環境構築:Mac
次のページからPython 3.5 MAC OSX 64-BIT GRAPHICAL INSTALLERをダウンロード
https://www.continuum.io/downloads

ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックして起動し、画面の指示に従い
進めていけばOK
注意点として“Destination Select”の部分は“Install for me only”を選択する事。
※デスクトップにAnacondaのナビゲーターを起動するショートカットが作成されていればOK

◎参考資料
Anaconda install
https://docs.continuum.io/anaconda/install


画像認識セミナー日程表  
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 講 師

 


 里 洋平 氏
 


    DATUM STUDIO(株) 取締役CAO


 講義項目

項目修正の可能性があります。

  1. 深層学習概論
   
1.1 深層学習とは
   1.2 CNN(Convolution Neural Network)
   1.3 RNN(Recurrent Neural Network)

  2. 深層学習を利用した画像認識
   
2.1 画像認識とは
    2.1.1 画像分類
    2.1.2 画像検出
    2.1.3 画像セグメンテーション
   2.2 画像認識の実行

  
3. 画像データの前処理
   
3.1 正規化/白色化
    3.1.1 (平均値の引き算シフトは、ここに入る?)
   3.2 ノイズ除去
   3.3 メディアンフィルタ
   3.4 ガウシアンフィルタ
    3.4.1 モルフォロジー
   3.5 学習画像の拡張
    3.5.1 画像のリサイズ
    3.5.2 アスペクト調整
    3.5.3. ノイズ付与
   3.6 次元圧縮




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