BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:深層学習を用いた画像セグメンテーション入 門 X-WR-CALNAME:深層学習を用いた画像セグメンテーション入 門 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:724399@techplay.jp SUMMARY:深層学習を用いた画像セグメンテーション入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190329T113000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190329T143000 DTSTAMP:20260423T144032Z CREATED:20190320T021957Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72439 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n\n本講 座のテーマは Semantic Segmentation (セマンティックセグメ ンテーション) です。\n講座内では、Semantic Segmentation の代表的なアルゴリズム(U-Net)を解説しながら、PyTorch を用いた実装をハンズオン形式で行います。\n対象者 は「ディープラーニングで画像の分類まではできるけ ど、更に発展した画像認識を行いたい」方です。\n\nSem antic Segmentation は近年のディープラーニングの発展によ って急速に成長している研究分野です。\n本講座では 、主に代表的なモデルである U-Net の理論を解説します 。\nPython によるコード実践もすることで、実際の画像 認識で活きるスキルを身につけることができます。\n\n 【本講座の内容をしっかり理解するための条件】\n必 須条件\n・Pythonの基本文法への理解（if文，for文，関数 など）\n・深層学習を用いた画像認識を行った経験が ある(使用ライブラリ・データセットは不問)\n\n推奨条 件\n・Pytorchを使ったことがある。\n\n※当日はハンズオ ン形式で進めていきますので，Python3をインストールし たPCをご持参ください．また講座はJupyter notebookを用い て進行しますのでこちらもインストールを推奨いたし ます．\n\nこの講座で得られること\n\n\nSemantic Segmentation の概要把握\n代表的なモデル (U-Net) の理解\n画像認識 における実践的なコーディングスキル\n\n\n講座一覧の フローチャート\n\nどの講座から受講したら良いのかわ からないというような方は、下記のフローチャートを 参考にしていただければと思います。\n\n\n\nカリキュ ラム\n\n\nSemantic Segmentation とは\n損失関数\nU-Net 解説\nU-N et 実装\n他モデルの紹介\n\n\n※当日予告なく内容が変 更になる可能性がございます。\n\nこんな人にオススメ \n\n・より高度な画像認識を行いたい方\n・深層学習に よるセグメンテーション技術を学びたい方\n\n事前準備 ・持ち物\n\nPython3をインストールしたPCの持参をお願い いたします．\n\nまた以下のライブラリをインストール するようにお願いいたします。\n・numpy\n・pandas\n・matpl otlib\n・sklearn\n・PyTorch\n\nまた，講義はJupyter Notebookを用 いて行いますので，インストール頂いたほうがスムー ズに講座を受けることが可能です．\n\n講師\n\n柳浜万 里\n京都大学大学院にて、世界初のモデルとなる機械 学習を用いた地震予測手法の開発に従事。kaggle(データ 分析コンペ)にてメダル獲得経験あり。AVILENではデータ 分析講座の講師リーダーを務める。深層学習を応用し たプロジェクトにも携わりつつ、法人研修の講師など も積極的に行う。\n\n\n領収書について\n\n【Stripeで事前 決済の方】\nクレジットカード会社が発行する明細を 領収書の代わりとしてご利用ください。当社より重複 しての領収書発行は行なっておりません。\n\n【Paypalの 方】\n決済処理後にPaypalから送付されるメール内容、 またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の上、「詳 細」をご覧ください。それらが領収書の代わりとなり ます。また、クレジットカード会社発行の利用明細書 も領収書としてご利用いただけます。（当社より重複 しての発行は行えません)\n\n受付・入場時間\n\n開始の1 5分前から\n\n※なるべく5分前までにお入りください。\ n※途中参加も可能です。\n\nお問い合わせ\n\n・メール でのお問い合わせは、info@to-kei.net　までご連絡くださ い。\n・こちらで⇨LINE＠からもお問い合わせいただけ ます。（推奨）\n\n注意事項\n\n・リクルーティング、 勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまし て、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出 処分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来る よう、ご協力をお願い致します。\n・講座内で扱うコ ンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属して います。複製はご遠慮ください。\n・個人ブログへの 講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。\n・最小遂 行人数は「3名」です。開催日の前日までにこの人数に 達しない場合は中止となります。ただし、複数の媒体 で募集を行っているので、本サイトの申込者数が最小 遂行人数に達しない場合でも開催になる場合がござい ます。もし、中止が決定した場合はその時点で「全額 返金」し、登録しているメールアドレスにご連絡させ ていただきます。\n\n全人類がわかる統計学とは\n\n統 計学の学習サイト、全人類がわかる統計学を運営、管 理している団体です。統計学とその関連分野について 、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるという ことを目指して活動しています。\n LOCATION:秋葉原駅徒歩5分 東京都台東区台東１丁目11番4号 誠心Oビル 3階 URL:https://techplay.jp/event/724399?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR