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:746438@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:20190901T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190901T180000 DTSTAMP:20260409T221018Z CREATED:20190819T063538Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74643 8?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雪江亮太\n東京大学大学院にて深 層学習を用いた医療画像処理の研究に従事。また、企 業にて機械学習を用いた電力需要予測の開発に従事し た経験がある。画像認識、深層学習、時系列データの 分析に精通し、講師を担当する。\n\n\n（オンライン受 講、復習用動画は別講師の可能性があります。）\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。\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、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/746438?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR