セミナー:畳み込みニューラルネットワークとVision Transformerの基礎と画像認識応用
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Zoom見逃し視聴あり

オンライン受講/見逃視聴なし → 

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○ディープラーニング×画像認識の中でも注目度の高い、
 畳み込みニューラルネットワークとVision Transformerを中心に解説。
○仕組みやライブラリから、物体検出・異常検知・判断根拠の可視化等の応用例、
 実装に向けたノウハウまで。

畳み込みニューラルネットワークと

Vision Transformerの基礎と画像認識への応用

<Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり>

講師

中部大学 工学部 情報工学科 教授 山下 隆義 先生

講師紹介

■ご略歴:
2002年 奈良先端科学技術大学院大学博士前期課程修了
2002年 オムロン株式会社入社, 顔画像解析の研究開発に従事
2011年 中部大学大学院博士後期課程修了(社会人ドクター)
2014年 中部大学講師
2017年 中部大学准教授
2021年 中部大学教授
人の理解に向けた動画像処理,パターン認識・機械学習の研究に従事.

■ご受賞歴:
・画像センシングシンポジウム高木賞(2009年)
・電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ論文賞(2013年)
・電子情報通信学会PRMU研究会研究奨励賞(2013年)
・画像の認識・理解シンポジウム 長尾賞(2019年,2020年)受賞
など


日時・会場・受講料

●日時 2022年8月18日(木) 10:30-16:30 *途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

●受講料
 【オンライン:見逃し視聴なし】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

 【オンライン:見逃し視聴あり】:1名52,800円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

 *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
(GWや年末年始・お盆期間等を挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間の設定を延長します。)
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナー開催にあたって

■はじめに:
 深層学習の代表的な手法である畳み込みニューラルネットワークは画像認識分野で様々なタスクへの応用が進んでいる.また,近年は自然言語分野で提案されたTransformerを応用したVision Transformerなど新たな手法も提案されている.本講義では,畳み込みニューラルネットワークとVision Transformerについて,仕組みと画像認識分野への応用事例について説明する.また,畳み込みニューラルネットワークの実装方法についても紹介し,実践的に活用できる知識を身につける.

■受講対象者:
・ディープラーニングについての知見を得たいと考えている方
・人工知能を業務に活かすために取り組んでいるが,実装で困っている方
・その他、本テーマに興味のある方

■本セミナーで習得できること:
・ディープラーニングの基礎知識
・ディープラーニングの実装に向けたノウハウ
・人工知能におけるディープラーニングの位置付け
など

セミナー内容

1.ディープラーニングの現在

2.畳み込みニューラルネットワーク(CNN)

 2.1 CNNの構成要素
  2.1.1 畳み込み層,プーリング層,全結合層
 2.2 CNNの学習方法
  2.2.1 誤差逆伝播法,最適化法
 2.3 汎化性能向上のテクニック
  2.3.1 Dropout,データ拡張(Mixup, Cutout等)

3.代表的なネットワーク構造
 3.1 VGG
 3.2 GoogLeNet(Inception module)
 3.3 ResNet
 3.4 MobileNet

4.画像認識分野への応用
 4.1 物体検出
 4.2 セグメンテーション
 4.3 姿勢推定
 4.4 異常検知
 4.5 判断根拠の可視化
 4.6 文章生成

5.Vision Transformer
 5.1 アテンション構造
 5.2 Transformer
 5.3 Vision Transformer
 5.4 DINO(自己教師あり学習)

6.ディープラーニングの実装
 6.1 畳み込みニューラルネットワークの実装
 6.2 Transformerの実装
 6.3 ディープラーニングのライブラリ

<質疑応答>

セミナー番号:AD220809

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