深層学習をゼロから実装まで学び直し！

ディープラーニング（深層学習）の基礎と

PyTorchを用いた画像認識モデルの実装方法

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

◆セミナー趣旨

現在多くの分野で活用が進んでいる深層学習は，畳み込みや活性化関数，正規化といった処理をレイヤとして多層に重ねることで実装される．本講座では深層学習の基礎から，モデルを理解し開発できるようになるための実装力を説明いたします．実社会応用がしやすい画像認識タスクを対象に，深層学習ライブラリPyTorchを用いてモデルをスクラッチから実装するためのプログラム解説も行います．様々なモデル構造と学習課題設定を理解しておくことで，実務への応用範囲を広げていただくことを目標にしています。

◆習得できる知識

• 深層学習の基礎理論
• 深層学習ライブラリを用いたモデル開発
• 深層学習モデルの実装方法
• 深層学習を用いた様々な課題設定

◆受講対象

• これから深層学習を学び始める人
• 最新の深層学習モデルを理解するための基礎を身につけたい人
• 課題解決に向けた深層学習モデルを自身で実装できるようになりたい人
• Pythonを用いたコーディングができることが望ましい

◆キーワード

Deep Learning,機械学習,Python,オンライン,WEBセミナー

担当講師

福井大学　工学系部門 工学領域
情報・メディア工学講座　准教授　博士（工学）　長谷川 達人　氏

【専門】
行動認識，漁獲物認識，深層学習

セミナープログラム（予定）

１．深層学習の基礎
1-1　課題の定義と教師あり学習
1-2　深層学習の社会応用事例
1-3　ニューラルネットワークと確率的勾配降下法
1-4　レイヤーと活性化関数
1-5　簡単なモデルによる画像分類（プログラム解説）

２．深層学習を用いた画像分類の実践
2-1　データ拡張
2-2　転移学習
2-3　ハイパーパラメータチューニング（プログラム解説）

３．深層学習モデルの実装
3-1　様々なモデルアーキテクチャ
3-2　様々なモデルの実装（プログラム解説）
a. VGG
b. ResNet
c. Inception-v3
d. SE Net
e. Mobile Net

４．様々な課題設定の深層学習手法
4-1　マルチタスク学習
4-2　敵対的学習
4-3　半教師あり学習
4-4　自己教師あり学習

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2023年01月24日（火） 10:30～16:30

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

受講料

非会員： 55,000円 （本体価格：50,000円）
会員： 49,500円 （本体価格：45,000円）

会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円（税込）から
★1名で申込の場合、49,500円（税込）へ割引になります。
★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円（2人目無料）です。
★3名以上同時申込は1名につき27,500円（税込）です。

※セミナー主催者の会員登録をご希望の方は、申込みフォームのメッセージ本文欄に「R&D支援センター会員登録希望」と記載してください。ご登録いただくと、今回のお申込みから会員受講料が適用されます。

※R&D支援センターの会員登録とは？
ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。

LIVE配信のご案内

こちらをご参照ください

備考

資料付き

• セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
  無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。