TOP

【中級者向け】深層学習による画像認識の変革と実務への応用 #4

イベント内容

内容概要

AI・機械学習についての話題が出ないことは少ない今日この頃ですが、ブームの中核としては
DeepLearning(深層学習)が主にあげられます。その火付け役は、2012年のILSVRCという
ImageNetの大量のデータセットを用いた世界的な画像認識コンペティションでのAlexNet
成功だったという話が一般的に言われています。

画像認識はかつては局所特徴量を用いた解析が有力でしたがチューニングが非常に難しいと
言われていました。が、CNNを中心とするDeepLearningの研究の発展により、画像の分類に
とどまらず物体認識やセグメンテーションなどの様々なタスクにおいて凄まじい成果が出ています。

当会では世界的な画像認識コンペティションで超一流の研究者達がしのぎを削ってきた、ILSVRC
の結果を追うことで、深層学習が画像認識をどう変えたかについてお伝えできればと思います。
また、AlexNetfinetuningを実際に動かしていただくことで、画像認識を実務に生かすにあたっての
イメージを掴んでいただけたらと思います。

TensorFlowを用いたCNNなどの話題の理解が事前知識として必要となりますので、その辺が
よくわからないという方は下記を先に受けていただければと思います。

TensorFlowを動かしながら学ぶディープラーニング・CNNの理論

身につく内容

DeepLearningブームの火付け役となったAlexNetについて理論的に理解ができます
VGGGoogleNetResNetなどの有名なCNNの構造について理解ができます
・分類だけでなく、物体認識やセグメンテーションにおけるネットワークの組み方について知れます
・画像認識の第一線の研究の変遷を追うことができます

開催日程

5/3()
受付:16:5017:00
講義:17:0019:00

会場

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
(詳細はお申し込みいただきました方にご連絡させていただきます。MAX30は入るので広々と
快適に使えるのではないかと思います。)

カリキュラム

・イントロダクション
  局所特徴量やフィルタ処理を用いたかつての画像認識
  ILSVRCにおけるAlexNetの成功とその衝撃
  様々な応用タスクに利用されているDeepLearning

・深層学習以前の画像認識
  フィルタ処理
  HOGHaarLike
  SIFT  etc

・深層学習以後の画像認識
  ILSVRCで出されたコンペティションの題材とAlexNetの成功
  分類タスク問題
  AlexNetのネットワーク構造
  VGGGoogleNetResNet
  その他応用タスクの紹介(物体検出、セグメンテーションなど)  etc

TensorFlowでの実装サンプルを実際に動かしてみる
  サンプルコードを動かしてみながらイメージを掴んでいただければと思います!
  AlexNetfinetuningをメインの題材とし、公開されているデータセットを用いて実際に
  動かすイメージを掴んでいただきます。(前回はオックスフォード大が公開している、
  『17 Category Flower Dataset』をfinetuningで学習していただきました)

※内容は若干変更となる場合があります

対象者

・高校数学は大体は把握している方
把握されていない方は下記を先にご検討ください。
社会人として知っておきたい中学・高校の数学① 関数・微分・積分

・プログラミングの基礎がわかる方(PythonでFizzBuzz問題が解ける方)
わからない方は下記を先にご検討ください。
Python+Jupyterで学ぶ機械学習プログラミング

・CNNの原理とTensorFlowのソースについて理解されている方
自信のない方は下記を先にご検討ください。
TensorFlowを動かしながら学ぶディープラーニング・CNNの理論

講師プロフィール

東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は5年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
初心者向けの指導実績も多く、200名は越える。

当日のお持物

・ノートとペン
・ノートPC
=> ある程度のスペックは欲しいので、5年以内に購入したくらいのものだと嬉しいです。
=> また、Windowsよりもmacの方が環境構築が楽なのでオススメです。

費用

12,000/2h(法人、領収書発行が必要な方。)
8,000/2h(それ以外)

当日までの事前準備

Python+Anaconda付随のライブラリ+TensorFlowを利用できるようにしてきてください。
(具体的にはNumPy、scikit-learn、Jupyter、TensorFlowの動作確認をしてきていただければと思います)
インストールがわからない方は、下記勉強会でプログラミング未経験者向けのフォローアップを
開催しておりますので、こちらに先にご参加いただければと思います。
Python+Jupyterで学ぶ機械学習プログラミング

また、下記の二つの内容は大体理解できている前提でお願いいたします。わからない方は該当の会の参加の
検討をお願いいたします。
社会人として知っておきたい中学・高校の数学① 関数・微分・積分
TensorFlowを動かしながら学ぶディープラーニング・CNNの理論

領収書

領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。
(領収証発行の際は法人とみなしますので追加で4,000円のお支払いをよろしくお願いいたします。)

注意事項

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。
2018/05/03(木)
17:00〜19:00
参加者
2人 / 定員8人
会場
水道橋駅周辺(三崎町交差点付近)
東京都千代田区神田三崎町2 (水道橋駅三崎町交差点周辺)