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:768561@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:20200216T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20200216T170000 DTSTAMP:20260423T193708Z CREATED:20200123T091219Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76856 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nセミナール ーム移転のお知らせ\nこの度、秋葉原駅前から下記住 所へセミナールームを移転いたします。\nお越しにな る際はくれぐれもお間違いのないようご注意ください 。\n移転先住所：中央区銀座2-14-4 銀座スクエア3階\n【 東京メトロ日比谷線】東銀座駅徒歩4分\n【東京メトロ 有楽町線】銀座一丁目駅徒歩5分\n【都営浅草線】宝町 駅徒歩6分\n【東京メトロ銀座線】銀座駅徒歩7分\n【JR 山手線】有楽町駅徒歩11分\n概要\n本講座のテーマは Sem antic 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。\nSemantic 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・nu mpy\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岡本秀明\n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Payp al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.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・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:東銀座駅徒歩4分/銀座一丁目駅徒歩5分/宝町駅徒 歩6分/銀座駅徒歩7分/有楽町駅徒歩11分 中央区銀座2-14-4 銀座スクエア3階 URL:https://techplay.jp/event/768561?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR