【PyTorchで学ぶ】深層学習による画像認識演習【基礎編】

イベント内容

【PyTorchで学ぶ】深層学習による画像認識演習【基礎編】

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。

※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

カリキュラム

・PyTorch入門
・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
・転移学習
・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。

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。

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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
・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.
※インストールでお困りの方はinfo@to-kei.netまでご連絡いただければ、可能な範囲で対応致します。

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

雪江亮太
東京大学大学院にて深層学習を用いた医療画像処理の研究に従事。また、企業にて機械学習を用いた電力需要予測の開発に従事した経験がある。画像認識、深層学習、時系列データの分析に精通し、講師を担当する。

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。

【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。

【別途領収書発行が必要な方】
別途発行手数料として1000円頂きます。必要な方は、以下のフォームよりご申請ください。領収書発行手数料と受講料金を合算した金額で発行いたします。
全人類がわかる統計学 領収書発行フォーム

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10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。

ポータルサイト会員登録のお願い

全人類がわかる統計学では、ポータルサイトを使って講座で扱う教材を受講者の皆様に共有いたします。 初めて全人類がわかる統計学の講座に参加される方は、あらかじめこちらより会員登録をお願いいたします。

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

株式会社AVILENが運営するサービスです。統計学・機械学習の学習用サイト全人類がわかる統計学を運営、管理するほか、社会人向けのAI人材やデータサイエンティスト育成のための教育事業を行なっております。 統計学や機械学習を、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。

注意事項

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