1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 57,000円(税別)/1口 が格安となります。

  

『画像認識のための
 パターン認識・機械学習入門と深層学習』


 〜Pythonを用いた実装〜


 S181120A


開催日時:2018年11月20日(火)10:30-16:30

会  場:オーム ビル(千代田区神田錦町)

受 講 料:1人様受講の場合 47,000円[税別]/1名

     1口でお申込の場合 57,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)


画像認識セミナー日程表  
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 講 師

 川西康友(かわにし やすとも) 氏
 
  名古屋大学大学院 情報科学研究科 助教(博士(情報学))

 <学歴/職歴>   2012年 京都大学大学院 情報学研究科 博士後期課程修了.
 2012年 京都大学 学術情報メディアセンター 特定研究員.
 2014年 名古屋大学 未来社会創造機構 特任助教.
 2015年 名古屋大学大学院 情報科学研究科 助教.
 2017年 名古屋大学大学院 情報学研究科 助教.
  現在に至る
 <主な受賞、研究、学会活動>   2011年 パターン認識・メディア理解(PRMU)研究会 研究奨励賞受賞.
 2016年 IEEE ITS Society Nagoya Chapter Young Researcher Award受賞.
 防犯カメラ・車載カメラ映像を対象とした,人物検出・追跡・検索を含む人物画像処理に関する研究に従事.
 電子情報通信学会,IEEE各会員.

 セミナーの概要

 

 本セミナーでは,画像認識のためのパターン認識・機械学習の基礎と深層学習について解説します.
近年,サポートベクトルマシン(SVM)などのこれまで広く利用されてきた機械学習ツールだけでなく,深層学習(Deep Learning)も様々なところで,特にAIシステムの構築に利用されていますが,それらを使いこなすには,基礎的な知識が重要です.そこで,パターン認識・機械学習の基礎について講義を行い,それをふまえて,Pythonを用いた実装やパラメータチューニングについて解説します.また, 深層学習(DeepLearning)についても,実装方法や学習のコツなどについて解説します.

 

 講義項目

 1 パターン認識と機械学習

  1.1 パターン認識とは
  1.2 パターン認識と機械学習の関係
  1.3 機械学習の枠組み
  1.4 実際の開発事例


 2 機械学習の各種手法と深層学習(DeepLearning)

  2.1 単純パーセプトロン
  2.2 サポートベクトルマシン(SVM)
  2.3 アンサンブル学習
  2.4 多層パーセプトロン
  2.5 深層学習(DeepLearning)


 3 Pythonによるパターン認識システムの実装

  3.1 Pythonの紹介
  3.2 機械学習のためのPythonパッケージ
  3.3 サポートベクトルマシン(SVM)を用いた画像認識
  3.4 様々な手法の利用と比較
  3.5 自動的なパラメータチューニング


 4 Pythonによる深層学習(Deep Learning)の利用

  4.1 分類:ニューラルネットワークによる認識
  4.2 特徴抽出+分類:畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による認識


 5 まとめ・質疑応答




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