ディープラーニングによる画像認識の基礎と最近の動向【提携セミナー】

　　セミナー　　情報通信　　AI・機械学習　　ディープラーニングによる画像認識の基礎と最近の動向【提携セミナー】

開催日時	未定
担当講師	堀田一弘氏
開催場所	未定
定員	未定
受講費	未定

★CNN、GAN、Transformer、教師なし学習を用いた画像認識技術

ディープラーニングによる画像認識の基礎と

最近の動向

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

・CNNとGAN
・Transformer
・教師なし表現学習

【講演要旨】
画像認識の分野ではDeep learningを用いることが標準となり、大量の教師付き画像とConvolutional Neural Network (CNN) の組み合わせが主流である。まずはCNNの構成要素と汎化能力の向上させるための工夫について応用例を交えながら解説する。次に、画像生成や画像変換などに利用されるGenerative Adversarial Network (GAN) の基礎理論から発展までを説明する。

また、最近は教師なし表現学習とTransformerが人気のトピックであり、大量の教師付き画像とCNNからの脱却が図られている。これらの方法と最近の発展についても応用例を交えながら丁寧に説明していく。

習得できる知識

CNNとGAN、Transformer教師なし学習の画像分野での応用について理解が深まる

担当講師

名城大学理工学部電気電子工学科　教授博士（工学）堀田一弘氏

セミナープログラム（予定）

１．Convolutional Neural Network
1.1 Convolutionとその発展
1.2 活性化関数
1.3 Dropout
1.4 Batch normalizationとその発展
1.5 応用例

２．Generative Adversarial Network
2.1 理論とその発展
2.2 Wasserstein GAN
2.3 Spectral Normalization
2.4 pix2pixとCycleGAN
2.5 応用例

３．Transformer
3.1 Self-attentionとSource-target attention
3.2 Self-attention network
3.3 Detection Transformer
3.4 TrackFormer
3.5 Point Transformer
3.6 Vision Transformer
3.7 DeiT
3.8 MLP Mixer
3.9 応用例

４．教師なし表現学習
4.1 SimCLR
4.2 BYOL
4.3 SimSiam
4.4 Barrow Twins
4.5 DINO
4.6 応用例

【質疑応答】