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:755939@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:20191110T130000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191110T160000 DTSTAMP:20260426T014534Z CREATED:20191022T063949Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75593 9?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中西 航平\nモバイル端末向けCNNモデルの研究に従事。\n小学 2年生の時にPCに触れて以来PC関連知識の吸収、アウト プットが趣味であり機械学習、画像認識等の研究分野 以外にもiOS/Androidアプリ開発、AR/VR開発、強化学習など にも精通。画像認識関連講座の講師・教材作成を担当 する。\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【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P aypal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/755939?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR