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:761417@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:20191218T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191218T220000 DTSTAMP:20260423T163457Z CREATED:20191128T044625Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76141 7?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※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・pandas\n・matplotlib\n・sklearn\n・PyTorch\ 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.ne t　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・前払いの方で急 遽参加できなくなってしまった場合は、動画(一部講座 のみ)・資料配布またはキャンセルに応じます。\n連絡 先のメールアドレスまたはLINE＠（推奨）にご連絡くだ さい。キャンセルの場合は、開催日の4日前までのご連 絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金い たします。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了 承ください。\n全人類がわかる統計学とは\n株式会社AVI LEN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/761417?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR