★半教師あり学習、転移学習などを用いたデータ不足の補い方！！

★ラベル付きデータが少ない場合でも、精度を上げる方法とは！！

転移学習を用いた深層学習の学習時間短縮と

少量データへの対応

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

深層学習は大量のデータを学習することで，高性能な知識を獲得する手法です．一方で，知識の獲得には大規模なデータセットの準備や，高価なハードウェアが不可欠です．本セミナーでは，まずは深層学習の基礎理論と深層学習ライブラリPyTorchを用いた画像認識モデルの実装方法も紹介します．その上で，転移学習や半教師あり学習といった，ラベル付きのデータが小規模な場合における，精度向上に向けた様々な技術や研究動向を解説します．

習得できる知識

深層学習の基礎、様々なデータ拡張、転移学習、ドメイン適応、半教師あり学習、データ不足の補い方、小規模データでの精度向上方法など

担当講師

福井大学　学術研究院　工学系部門　准教授　長谷川 達人 氏

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.様々なモデルアーキテクチャ
1-6.簡単なモデルによる画像分類（プログラム解説）

2.データ拡張と転移学習
2-1.様々なデータ拡張
2-2.転移学習
2-3.ドメイン適応
2-4.転移学習を用いた画像分類（プログラム解説）

3.半教師あり学習
3-1.概要，手法の分類
3-2.Pseudo-labeling methods
3-3.Consistency regularization methods
3-4.Hybrid methods
3-5.Contrastive-learning methods

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2023/6/12（月）10:30~16:30

開催場所

Zoomによるオンライン受講

受講料

1名につき55,000円(消費税込･資料付き)
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円(税込)〕

技術情報協会主催セミナー　受講にあたってのご案内

• Live配信セミナーの接続確認・受講手順は こちら をご確認ください。
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備考

資料は事前に紙で郵送いたします。

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。

※お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。

※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。