【特典：アーカイブ付（1週間視聴OK）】

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

【提携セミナー】

主催：サイエンス＆テクノロジー株式会社

このセミナーは、Zoomによる【Live配信受講】に加えて、
【アーカイブ(1週間視聴可能)】も付いていますので、繰り返しの視聴学習が可能です。
（※原則編集は行いません。翌日中までを目途にZoomの録画をご視聴いただけます。）

★ 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！？
★ 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解説します。

セミナー趣旨

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で様々なタスクへの応用が進んでいます。
本講義では、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、Transformerを活用した最新手法についても説明します。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よるサンプルコードの説明など実践的に活用できる内容についても説明します。

＜得られる知識・技術＞
画像処理，機械学習など

担当講師

中部大学 工学部 情報工学科 教授　山下 隆義　氏

セミナープログラム（予定）

＜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 (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
10.1 Pytorch による実装
10.2 Neural Network Console

□質疑応答□

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022/2/22（火）10:30～16:30

開催場所

Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能)

受講料

一般受講：本体45,000円＋税4,500円
E-Mail案内登録価格：本体42,700円＋税4,270円

E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で49,500円 (2名ともE-mail案内登録必須／1名あたり定価半額24,750円)

※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合：受講料( 定価：35,200円／E-mail案内登録価格 33,440円 )

定価：本体32,000円＋税3,200円
E-mail案内登録価格：本体30,400円＋税3,040円

※１名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
※※お申込みフォームのメッセージ欄に【テレワーク応援キャンペーン希望】とご記載ください。
※他の割引は併用できません。

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配布資料

PDFデータでの配布のみ（印刷可／編集は不可）
※PDFデータは、セミナー開催日の2日前を目安にマイページからダウンロード可能になります。

オンライン配信のご案内

※【Live配信（zoom使用）対応セミナー】についてはこちらをご参照ください

備考

※資料付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。

お申し込み方法

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