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:751558@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:20191010T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191010T220000 DTSTAMP:20260423T074941Z CREATED:20190923T054933Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75155 8?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岡本 秀明\n法政大学大学院にて機械学習を用いた胃癌の自 動診断に関する研究に従事。医療画像診断、半導体欠 陥検出、衛星画像解析など様々なAIプロジェクトに携 わる。メーカー研究所、大手通信、外資ITにて研究開 発やコンサルティングの経験があり、人とAIとの協創 に関心がある。\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【Paypa l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10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❇︎オンライン受講でお申し込みいただいた方 は、セミナールームにてご参加いただくことはできま せん。ネット環境のある場所での受講をお願いいたし ます。\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。\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/751558?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR