☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆

『畳み込みニューラルネットワークによる
画像認識と最新動向』
〜CNN:Convolutional Neural Network〜　

 S211109AW

☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆

開催日時：2021年11月9日（火）10:30-17:00
受 講 料：お1人様受講の場合　51,700円[税込]／1名
　　　　　1口でお申込の場合　62,700円[税込]／1口（3名まで受講可能）

　★本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、
　お申込み前にZoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認下さい。

　★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
　講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

　★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

　　

　山下隆義（やましたたかよし）　氏　

　　　中部大学　工学部　情報工学科　教授（工学博士）

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　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　DenseNet

5　汎用性を向上させるためのテクニック
　5.1　Dropout
　5.2　Batch Normalization
　5.3　データ拡張（Mix up / Cut out等）

6　物体検出への応用
　6.1　Faster R-CNN
　6.2　YOLO
　6.3　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

8　ネットワークの可視化・視覚的説明
　8.1　CAM
　8.2　CAM Grad
　8.3　Attention Branch Network

9　最新動向
　9.1　Transformer
　9.2　Vision Transformer

10　ディープラーニングのフレームワークと実装