【PyTorchで学ぶ】深層学習による画像認識演習【応用編】

概要

本講座は、深層学習を用いた画像認識を扱います。ニューラルネットワーク・CNNをPyTorchを用いて構築するところから始まり、様々な画像データセットを用いて実際に学習と認識を行います。

全2回で、講義と演習を通じて実用レベルの画像認識モデルを構築できるようになります。
基礎編はこちら

※実践形式で進めていきますので、当日はご自身のノートPCをご持参ください。
※Python3の基礎文法とnumpy配列の基本的な扱い方を受講の前提条件としています。
※基本的なニューラルネットワークの知識はある程度有していた方が講義の理解の手助けになります。

講座を通じて得られること

・PyTorchによるニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワークの実装の方法
・深層学習を用いた画像認識のテクニック、注意点など

講座一覧のフローチャート

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。

カリキュラム

・深層学習で画像を扱う際のテクニック
・データ拡張
・実データを用いた演習

※当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

こんな人にオススメ

・PyTorchを使いたい方
・画像認識を行いたい方
・畳み込みニューラルネットワークを理解したい方

講師

柳浜万里
京都大学大学院にて、世界初のモデルとなる機械学習を用いた地震予測手法の開発に従事。kaggle(データ分析コンペ)にてメダル獲得経験あり。また会社で深層学習を応用したプロジェクトにも携わりつつ、法人研修の講師なども積極的に行う。

張
お茶の水女子大学院に所属。深層学習を用いた脳活動データ分析の研究に従事している。また、unityでの開発や機械学習を用いた開発の経験がある。

事前準備・持ち物

・ハンズオン形式で行うので、ノートPCの持参をお願いいたします。
Python3のインストールをお願いいたします。
・また講義はjupyter notebookを使って進めますので、受講にあたってはインストールを推奨いたします。こちらからAnacondaのダウンロードとインストールをすることで、導入いただけます。

また、以下のパッケージを当講座では利用します。当日までに動作確認をお願いいたします。
・numpy
・PyTorch

領収書について

【Stripeで事前決済の方】
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。当社より重複しての領収書発行は行なっておりません。

【当日現金払いの方】
講座後のアンケートにて、「領収書が必要」にチェックを入れるようにお願いいたします。領収書をメールにて送付させていただきます。

【Paypalの方】
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。（当社より重複しての発行は行えません)

会場

東京都台東区台東１丁目11番4号 誠心Oビル 3階

アクセス
秋葉原駅より徒歩5分
JR線をご利用の方は昭和通り改札、東京メトロ日比谷線をご利用の方は1番出口が最も近くなっております。

受付・入場時間

開始の15分前から

※なるべく5分前までにお入りください。
※途中参加も可能です。

お問い合わせ

・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。
・こちらで⇨LINE＠からもお問い合わせいただけます。（推奨）

注意事項

・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。
・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。
・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。（感想は可）
・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。

全人類がわかる統計学とは

統計学の学習サイト、全人類がわかる統計学を運営、管理している団体です。統計学とその関連分野について、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。