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:738433@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:20260511T161605Z CREATED:20190625T004709Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73843 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\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。\nSeman tic 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 【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推奨条件 \n・Pytorchを使ったことがある。\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※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この講座で得られる こと\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講座一覧のフローチャート\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カリキュラム\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※当日予告 なく内容が変更になる可能性がございます。\nこんな 人にオススメ\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事前準備・持ち物\nPython3をインストールしたPCの持参 をお願いいたします．\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・pand as\n・matplotlib\n・sklearn\n・PyTorch\nまた，講義はJupyter Note book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講師\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。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。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\n領収書について\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。\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【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受付・入場時間\ n開始の15分前から\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ポータルサイト会員 登録のお願い\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お問い合わせ\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注意事項\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全人類がわかる統計学とは\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。 LOCATION:秋葉原駅徒歩5分 台東区台東１丁目11番4号 誠心O ビル3F URL:https://techplay.jp/event/738433?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR