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:738136@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:20190709T193000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190709T223000
DTSTAMP:20260423T071036Z
CREATED:20190623T032700Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73813
 6?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※本講座は、動画
 復習対応講座でございます。受講した翌日から1週間、
 動画を公開いたします。聞き逃してしまった箇所の補
 填やより深い理解のためにお役立ていただけると幸い
 です！\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-Net 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・matplotlib\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事業会社のエンジニア
 。kaggle(データ分析コンペ)にてメダル獲得経験あり。AV
 ILEN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。京都大学大学院修了。
 大学院では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。\n\n\n領収書について\n\n【Str
 ipe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。\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。\n\n【別途
 領収書発行が必要な方】\n別途発行手数料として1000円
 頂きます。必要な方は、以下のフォームよりご申請く
 ださい。領収書発行手数料と受講料金を合算した金額
 で発行いたします。\n全人類がわかる統計学 領収書発
 行フォーム\n\n受付・入場時間\n\n開始の15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ポータルサイト会員登録のお願い\n\n
 全人類がわかる統計学では、ポータルサイトを使って
 講座で扱う教材を受講者の皆様に共有いたします。\n
 初めて全人類がわかる統計学の講座に参加される方は
 、あらかじめこちらより会員登録をお願いいたします
 。\n\nお問い合わせ\n\n・メールでのお問い合わせは、in
 fo@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株式会社AVILENが運営するサービ
 スです。統計学・機械学習の学習用サイト全人類がわ
 かる統計学を運営、管理するほか、社会人向けのAI人
 材やデータサイエンティスト育成のための教育事業を
 行なっております。\n統計学や機械学習を、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/738136?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR