深層学習を用いた画像セグメンテーション入門

概要

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。 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。 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。

Semantic 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。 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。 Python 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。

【本講座の内容をしっかり理解するための条件】
必須条件
・Pythonの基本文法への理解（if文，for文，関数など）
・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)

推奨条件
・Pytorchを使ったことがある。

※本講座は、動画復習対応講座でございます。受講した翌日から3日間、動画を公開いたします。聞き逃してしまった箇所の補填やより深い理解のためにお役立ていただけると幸いです！

※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．

この講座で得られること

• Semantic Segmentation の概要把握
• 代表的なモデル (U-Net) の理解
• 画像認識における実践的なコーディングスキル

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

• Semantic Segmentation とは
• 損失関数
• U-Net 解説
• U-Net 実装
• 他モデルの紹介

※当日予告なく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

・より高度な画像認識を行いたい方
・深層学習によるセグメンテーション技術を学びたい方

事前準備・持ち物

Python3をインストールしたPCの持参をお願いいたします．

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。
・numpy
・pandas
・matplotlib
・sklearn
・PyTorch

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．

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。AVILENではデータ分析講座の講師リーダーを務める。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。

領収書について

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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。
・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。