AI画像認識システムの基礎と応用

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本セミナーでは、最初に画像の前処理・特徴量抽出手法について紹介した後、機械学習や深層学習による画像認識システムについて、プログラミング言語Pythonによるプログラム例とともに紹介いたします。
また、画像認識システムのサンプルプログラムを紹介するとともに、システム構築にあたっての注意点について解説いたします。

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プログラム

AI画像認識システムを適切に導入・維持・管理するためには、AI画像認識システムの基本要素に関する知識が必須である。  本講では、最初に画像の前処理・特徴量抽出手法について紹介した後、機械学習や深層学習による画像認識システムについて、プログラミング言語Pythonによるプログラム例とともに紹介する。最後に画像認識システムのサンプルプログラムを紹介するとともに、システム構築にあたっての注意点について述べる。

  1. AI入門、機械学習と深層学習
    • 画像認識システムの最新動向
    • 機械学習と深層学習の基礎
  2. 画像の前処理
    • Python/Scikit-imageによる画像処理入門
    • 画像のフィルタリングと二値化
    • 二値画像処理と領域分割
    • 画像の正規化・標準化
  3. 画像特徴量の抽出と機械学習による認識
    • 画像からの特徴量抽出
    • Python/Scikit-learnによる機械学習入門
  4. DeepLearning入門
    • 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) とは
    • Python/tensorflowによるディープラーニング入門
  5. 画像認識システムの応用
    • 野菜画像の識別プログラムの例
    • 機械学習と深層学習の使い分け
    • 画像認識システム構築にあたっての注意点

受講料

案内割引・複数名同時申込割引について

シーエムシーリサーチからの案内をご希望の方は、割引特典を受けられます。
また、2名以上同時申込で全員案内登録をしていただいた場合、1名様あたり半額の 18,000円(税別) / 19,800円(税込)となります。

アカデミック割引

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