『人を知る』人工知能講座】Session1 画像メディア@丸の内

イベント内容

※詳細・お申し込みは、以下のURLをご覧ください。

人工知能講座 公式サイト : https://www.kyodai-original.co.jp/jinkouchinou/

■開催概要

京大オリジナル社ではこの度、京都大学情報学研究科知能情報学専攻との共同主催で、「人を知る」人工知能講座を開講いたします。

世界のAI研究の最先端研究拠点の1つである「京都大学知能情報専攻」の最新の研究成果も含めた座学と実践的演習を提供する、実務者向けの実践的講座で、東京丸の内での開催となります。

<学ぶことのできる分野>

・画像・音声・言語などにおけるメディア情報処理

・数理論理学や統計的機械学習における理論基盤

・脳活動やコミュニケーションの認知科学・心理情報学的解析

7つの研究室の教員が各1セッションを担当し、それぞれの最先端の⼈⼯知能の研究成果について「座学」と「演習」を組み合わせて集中講義を実施します。

「人を知る」人工知能というテーマのもと、機械学習や数理倫理学といった理論基盤、画像・音声・言語などの情報処理、そして脳活動や心理情報学といった脳認知科学まで、人工知能にまつわる多面的な講座をご提供いたします。


■開催日時
2019/9/5(木)、6(金)、12(木)、13(金)
9時30分~18時00分

■講師
京都大学大学院 情報学研究科 知能情報学専攻 教授
西野 恒

■内容
コンピュータービジョンに関して、特に人の意図理解に着目し、その最新の研究動向紹介を筆頭に、特徴量検出と識別器学習の基礎理論を踏まえ、深層学習の基礎からその体、顔、視線の向きの推定への適用を具体的に実装しながら理解を深めます。

詳細:https://www.kyodai-original.co.jp/jinkouchinou/curriculum_session1.html

■参加費
500,000円(税込)/ 1セッション(昼食・懇親会付)

■会場
<9月5日、6日、12日>
京都アカデミアフォーラムin丸の内
東京都千代田区丸の内1-5-1 新丸の内ビルディング10F

<9月13日>
新丸ビルコンファレンススクエア Room902 
東京都千代田区丸の内1-5-1 新丸の内ビルディング9階(オフィスエリア) 
(京都アカデミアフォーラムin丸の内 1階下)

■定員
30名程度

■対象
人工知能を活用した課題解決に取り組んでいる・取り組みたい技術者

■主 催
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻/京大オリジナル株式会社

■協 賛
日本マイクロソフト株式会社

■申し込み
以下のWebページよりお申し込みください。

人工知能講座 公式サイト : https://www.kyodai-original.co.jp/jinkouchinou/
※申し込み締切日 2019年8月22日(木曜日)

■問い合わせ

京大オリジナル株式会社 研修・講習事業部 (担当:川村・山口)
Tel: 075-753-7778
E-mail: kensyu*kyodai-original.co.jp (*を@に変えてください)


■カリキュラム

9月5日(木)
9:30 コンピュータビジョン動向 特に人の意図理解を中心とした最先端の研究の俯瞰
11:00 画像特徴量 畳み込みフィルタ、微分フィルタ、SIFT、HoG
12:30 休 憩
13:30 画像特徴量 HoGの解析と可視化
15:00 識別器 最近傍探索、線形分類器、マージン最大化、サポートベクトルマシン
16:30 表情認識 実画像処理、多クラス分類
18:00 懇親会
9月6日(金)
9:30 MLPと学習 多層パーセプトロン、最適化、交差検定、過学習
11:00 PyTorch, MNIST 深層学習フレームワーク、手書き文字認識
12:30 休 憩
13:30 ConvNet 畳み込みニュートラルネットワーク、確率的勾配法、損失関数、バックプロパゲーション
15:00 VGG ImageNet 学習済み深層学習モデル、ImageNetを用いた交差検定
16:30 深層表情認識 畳み込みニュートラルネットワークを用いた表情認識
9月12日(木)
9:30 視線推定 視線推定背景、深層学習モデル
11:00 データ取得と準備 画像撮像、データアノテーション
12:30 休 憩
13:30 ファインチューニング 学習済みモデルの活用
15:00 視線推定 自己画像での視線推定
16:30 アプリケーション 注視と表情認識を用いたアプリケーションの実装
9月13日(金)
9:30 2次元姿勢 特徴点検出、人体の部位検出、二部グラフマッチング
11:00 OpenPose 2次元姿勢推定深層学習モデル
12:30 休 憩
13:30 ジェスチャー認識 姿勢を用いたジェスチャー認識
15:00 人を知るデジタルサイネージ 表情・視線・ジェスチャーを用いたインタラクティブなアプリケーション
18:00 懇親会

カリキュラムは予定です。予告なく変更になる場合がありますので、予めご了承ください。

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