深層学習を用いた画像セグメンテーション入門

セミナールーム移転のお知らせ

この度、秋葉原駅前から下記住所へセミナールームを移転いたします。
お越しになる際はくれぐれもお間違いのないようご注意ください。

移転先住所：中央区銀座2-14-4 銀座スクエア3階

【東京メトロ日比谷線】東銀座駅徒歩4分

【東京メトロ有楽町線】銀座一丁目駅徒歩5分

【都営浅草線】宝町駅徒歩6分

【東京メトロ銀座線】銀座駅徒歩7分

【JR山手線】有楽町駅徒歩11分

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。

※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

岡本秀明
大学院にて機械学習を用いた胃癌の自動診断に関する研究に従事。医療画像診断、半導体欠陥検出、衛星画像解析など様々なAIプロジェクトに携わる。メーカー研究所、大手通信、外資ITにて研究開発やコンサルティングの経験があり、人とAIとの協創に関心がある。

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

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。
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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。

・前払いの方で急遽参加できなくなってしまった場合は、動画(一部講座のみ)・資料配布またはキャンセルに応じます。
連絡先のメールアドレスまたはLINE＠（推奨）にご連絡ください。キャンセルの場合は、開催日の4日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金いたします。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了承ください。

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。