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機械学習による超解像の基礎理論、研究最新動向、及びPythonを用いた実践

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超解像は、古くから、テレビの高画質化に用いられてきた技術ですが、近年では、カメラのデジタルズーム、監視カメラ、医用画像、ゲーム等、さまざまな用途で用いられています。 　2014年、香港中文大学より、機械学習による超解像が提案されて以来、この分野での研究が今日に至るまで活発に行われています。 　本講座では、機械学習による超解像に関する基礎理論、最新の動向、及び、Pythonを用いた実践に関して講義いたします。

  1. 理論
    1. 機械学習について
      1. 歴史
      2. 基礎理論
        1. 順伝播型ネットワーク
        2. 確率的勾配降下法
        3. 誤差逆伝播法
        4. CNN;畳み込みニューラルネット
        5. RNN;再起型ニューラルネット
      3. 最新の研究
        1. GAN
        2. Attention Network
        3. ネットワークの構造
          • ResNet
          • DenseNet
          • U-Net
        4. モデルの軽量化
    2. 超解像について
      1. 歴史
      2. 基礎となる研究
      3. 最新の研究動向
  2. 実践
    1. 機械学習フレームワーク
    2. Pythonの基本
    3. Tensorflowの基本
    4. 実行環境の構築
    5. ソースコードの入手
    6. 実行 (train/deploy)
    7. GPUによる高速化
    8. Google Collaboratoryによる実行
    9. 参考文献・URL

受講料

  • 1名様: 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
  • 複数名: 57,000円(税別) / 62,700円(税込)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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