【関西】ディープラーニングによる画像認識の仕組みと実装　徹底解説！

2018/04/19(木)19:00 〜 20:30 開催

ブックマーク

#Python, #プログラミング, #人工知能, #Deep Learning, #TensorFlow

参加枠	申込形式	参加費	参加者
一般	先着順	5,000円現金支払い	1人／定員1人

イベント内容

徹底解説！
ディープラーニングによる画像認識の仕組みと実装

概要

- こんなこと、感じてませんか？ -
・ディープラーニングを学びたいけど何から始めればいいかわからない
・画像認識を少しやってみたけどいまいち仕組みがわからない
・AlexNetなどのコードは書けるけど何をやっているのかよくわからない

ディープラーニングは近年のGPU技術により、一気に研究が加速しました。特に画像認識においては、人間の精度を超える性能を発揮しています。画像認識はデータの扱いやすさや比較的簡単にモデルを構築できるなどを理由に、ディープラーニング初学者が最初に学ぶ題材の定番になっています。

しかしTensorFlowやChainerでモデルは構築できても、どうして画像が正確に分類されるようになるのかまでを理解できている方は、少ないように感じます。特に独学でディープラーニングに触れてみた方は、そう感じる方が多いのではないでしょうか。

この講座では、そんな画像認識の仕組みを徹底的に解説します！

講座の特徴

自分に必要な所だけを必要な分だけ学習できます

コストは抑えつつ、長期間の学習で着実に学習できます。

学びたいことを事前に伝えておくことで、効率よく受講できます。

サンプルプログラムや練習問題を多数用意。話を聞いてわかった気になる、で終わらないよう工夫されています。

お問い合わせ

こちらからお気軽にお問い合わせください。

講座カリキュラム

※ カリキュラムは目安です。ご希望・ご都合に合わせカスタマイズいただけます。

カテゴリ	内容
人工知能・ディープラーニング概論	人工知能・ディープラーニングとは何かという所からお話しします。機械学習との違いや、どのように画像を認識しているのかを解説し、学習のイメージを掴みます。独学で学ぶ場合、ここでお教えする「何故そうなるのか？」という仕組みの部分の理解が不足してしまう可能性があります。それらを解消し、スムーズに実装へ取り組めるように解説します。
ディープラーニング基礎技術	画像認識においては、「CNN（Convolutional Neural Network）」というネットワークを用います。先ずはそれらの概要を解説します。次にCNNを構成するいくつかの要素（フィルタ・プーリング・正規化など）について、それぞれがどのような役割を果たし、それによってどのように認識精度が向上するかを解説します。
ディープラーニング実装基礎	CNNの構成要素ごとに実装を行います。実装ベースでの理解ができた後は、それらを組み合わせて簡単な画像認識のためのCNNを自作していきます。また、画像をどのようにデータとして扱うかの解説も行います。 ※実装にはTensorFlowにて行います。
ディープラーニングモデル実装	AlexNetやVGGなど、高い認識精度を発揮するCNNのモデルを実装していきます。 ※実装にはTensorFlowにて行います。

持ち物

ノートパソコン
ノートパソコンをお持ちでない方には貸し出しも可能です。ご相談ください。
また、ノートパソコンを使わず資料による講義も可能です。

料金

【一般】

1回90分

5000円/1人

※初回のみ半額！

場所

スターバックスコーヒーアクタ西宮店
兵庫県西宮市北口町1-2 ACTA西宮東館

※なお阪急神戸三宮駅～阪急梅田駅間の駅から徒歩10分圏内で、ご都合のよい場所をご指定いただくことも可能です。

　ご希望があればお問い合わせください。

その他注意事項

お申し込みいただいた日から2日以内に、こちらから講座に関するメールをお送りいたします。
具体的に学びたい部分などをお聞きするものですので、必ずご確認・ご返信お願いいたします。メールが届かない場合はこちらからお問い合わせください。
※送信されたメールが迷惑メールフォルダに振り分けられる可能性があります。お問い合わせ前にご確認ください。

自己紹介

大学では国際経済・国際金融を学び金融政策や貿易政策等を統計分析も交え研究。
会社員時代は独立系ITベンダーにて、大手金融機関の業務システムの運用保守・開発を担当。業務で扱った業務システムは、経費精算・人事・会計・購買管理・電子契約など。
フリーランスになって以降は、Webアプリケーション開発やデータ分析、人工知能関連の研究を行っています

文系出身で独学で学んできた経験を活かし、わかりやすく教えることを心がけています。

キャンセルは前日13時までにお願いいたします。
やむを得ず前日13時を過ぎてからキャンセルする場合は、必ずご連絡ください。