Vision Transformerの仕組みと最新動向【提携セミナー】

Vision Transformerの仕組みと最新動向【提携セミナー】

開催日時 未定
担当講師

藤吉 弘亘 氏

開催場所 未定
定員 -
受講費 未定

〇Vision Transformerについて従来の手法と対比しながらその仕組みを解説し、

コンピュータビジョン応用を中心とした最前線についても紹介!

 

Vision Transformerの仕組みと最新動向

 

≪コンピュータビジョン応用を中心とした最前線について≫

 

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


 

自己注意機構を活用したニューラルネットワークであるTransformerは、機械翻訳タスクでSoTAを達成し実用化を加速させている。このTransformerをコンピュータビジョンタスクに適用したモデルがVision Transformerであり、2019年以降、急速に応用と改良が加えられている。Vision Transformerは、CNNとは異なる新たな特徴表現獲得が可能となり、テクスチャノイズに対してロバストな認識が可能となっている。本セミナーではVision Transformerについて従来の手法と対比しながらその仕組みを解説し、コンピュータビジョン応用を中心とした最前線についても紹介する。

 

 

 

担当講師

中部大学  工学部ロボット理工学科  教授  藤吉弘亘 氏

 

■専門および得意な分野・研究
計算機視覚,動画像処理,パターン認識・理解の研究

■ご略歴
1997年 中部大学大学院博士後期課程修了, 1997年 米カーネギーメロン大学ロボット工学研究所
Postdoctoral Fellow, 2000年 中部大学工学部情報工学科講師, 2004年 中部大学准教授,
2005年 米カーネギーメロン大学ロボット工学研究所客員研究員(~2006年), 2010年 中部大学教授, 2014年名古屋大学客員教授.

 

セミナープログラム(予定)

1 再帰型ニューラルネットワークの仕組み
1.1 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
1.2 LSTM
1.3 Seq2seq、Attention Seq2seq

 

2 Transformerの仕組み
2.1 Transformer
2.2 大規模言語モデル

 

3 Vision Transformerの仕組み
3.1 特徴表現獲得の変遷
3.2 Vision Transformer(ViT)
3.3 ViTによる画像認識
3.4 ViTによる特徴表現獲得

 

4 ViTの最新動向
4.1 ViTの派生手法(Swin Transformer、ConvNeXtなど)
4.2 ViTの派生手法の傾向

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

 

開催場所

未定

 

受講料

未定

 

●録音・録画行為は固くお断り致します。

 

オンライン配信のご案内

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については、こちらをご参照ください

 

備考

※配布資料等について

●配布資料は、印刷物を1部郵送、または資料データのダウンロードいずれかで調整中です。

  • お申込については4営業日前までのお申込みを推奨します。(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
  • 上記以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、テキストが郵送となった場合、資料到着がセミナー後になる可能性がございます。
  • 資料未達の場合などを除き、資料の再配布はご対応できかねますのでご了承ください。

 

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。(全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止致します。

 

お申し込み方法

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