本セミナーでは、最近注目されているDeep Learning (ディープラーニング) について、基礎的なところから応用事例まで解説いたします。
日時
- 2024年2月16日 13時00分〜 2024年2月16日 16時00分
開催予定
プログラム
深層学習の代表的な手法である畳み込みニューラルネットワークは画像認識分野で様々なタスクへの応用が進んでいる。また、近年は自然言語分野で提案されたTransformerを応用したVision Transformerなど新たな手法も提案されている。 本講義では、畳み込みニューラルネットワークとVision Transformerについて、仕組みと画像認識分野への応用事例について説明する。また、ネットワークモデルの軽量化技術についても説明する。これらの実装方法についても紹介し、実践的に活用できる知識を身につける。
- ディープラーニングの現在
- 畳み込みニューラルネットワーク (CNN:Convolutional Neural Networks)
- CNNの構成要素
- CNNの学習方法
- 汎化性能向上のテクニック
- 代表的なネットワーク構造
- ResNet
- MobileNet
- EfficientNet
- 画像認識分野への応用
- 物体検出
- セグメンテーション
- 姿勢推定
- 判断根拠の可視化
- Vision Transformer
- アテンション構造
- Transformer
- Vision Transformer
- DINO (自己教師あり学習)
- モデルのコンパクト化
- 枝刈り
- 蒸留
- 重み分解
- ディープラーニングの実装
- 畳み込みニューラルネットワークの実装
- Transformerの実装
- ディープラーニングのライブラリ
受講料
- 1名様: 47,000円(税別) / 51,700円(税込)
- 複数名: 60,000円(税別) / 66,000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。
- 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。