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Feb

12

問題演習で学ぶ画像認識/物体検知講座(2/12)

画像認識/物体検知について、G検定E資格の問題で演習しつつ、重要テーマを解説します。

Hashtag :#深層学習
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(参加者と発表者のみに公開されます)

Description

内容概要

画像認識/物体検知について、G検定E資格の演習を交えつつ、主なモデルについて解説します。

  • 画像認識の主なモデル
  • 物体検出の基礎用語
  • データセット
  • 畳み込み手法
  • 物体検出モデルの特徴
  • セグメンテーション

ご興味ございましたら、ぜひお申し込みをお待ちしております。
※ 詳細は一部変更となる可能性があります。

  • スライド抜粋

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開催時間

内容 時間帯
受付 15:50 〜 16:00
解説と演習 16:00 〜 17:30
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会場

  • オンライン
    当日アクセスいただくURLや、当日の資料配布は、以下slack参加者のみご案内致します。
    http://bit.ly/2RWooDf

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詳細アジェンダ

  • 画像認識の主なモデル
    • GoogLeNet
    • ResNet
  • 物体検出の基礎用語
    • モデルの評価指標
    • 評価指標概要
    • mAPの導出
  • データセット
  • 畳み込み手法
    • pointwise/depthwise convolution
    • dilated convolution
    • transposed convolution
  • 物体検出モデルの特徴
    • Fast R-CNN/Faster R-CNN
    • SSD
    • YOLO
  • セグメンテーション
    • セグメンテーションの種類
    • Dice係数
    • FCN
    • SegNet
    • U-Net

※詳細は一部変更となる可能性があります。

  • スライド抜粋

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対象者

  • 非ITエンジニアだが、人工知能・機械学習・深層学習の全体像を把握したい方
  • ITエンジニアだが、機械学習の全体像と主な手法について勉強したい方
  • ITエンジニアだが、深層学習の全体像と主な手法について勉強したい方

当日必要なもの

  • パソコン
  • Googleアカウント
  • Slackアカウント
  • Chromeブラウザ
  • Zoomソフトウェア(はじめて使う方はダウンロードが必要です)

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講師プロフィール

  • 監修
阪大大学院数学専攻卒。大阪府出身。
CC++JavaPerlPHPRubyPythonRbash を操る公共系インフラエンジニア、フロントエンジニア
を経て、医療系クラウドサービスを展開。医療系システムコンサルタント等を経てAIベンチャーにて
データサイエンティスト。
大手から中小まで数多くのシステム開発プロジェクトで開発統括、プロマネを経験。
基盤設計、統計学、機械学習、深層学習、組織論、リーダーシップ論、心理学、事業戦略論等をテーマに、
社内外で講師の経験多数。
  • 解説
開発マネージャー
兼フルスタックWebエンジニア
(バックエンド、フロントエンド、クラウド、データサイエンス)

Python, JavaScript, GCP/AWS, etcを使った
Webアプリケーション開発のバックエンド
フロントエンド・クラウド構築業務に従事し、
データサイエンティストとしても、
データ分析や機械学習モデル構築案件を担当。

現在は、
データサイエンススタートアップ企業に参画し、
開発マネージャーとして、
シミュレーション最適化Webシステム構築・気象データ解析・GPSデータ解析POSデータ解析など
さまざまなデータサイエンスプロジェクトに従事。

G検定 2017#1,2021#1 合格済
E資格 認定講座 修了済
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キーワード

人工知能(AI)とは(人工知能の定義)

人工知能をめぐる動向
探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習

人工知能分野の問題
トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ

機械学習の具体的手法
代表的な手法、データの扱い、応用

ディープラーニングの概要
ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU  GPU
ディープラーニングにおけるデータ量

ディープラーニングの手法
活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNNRNN
深層強化学習、深層生成モデル

ディープラーニングの研究分野
画像認識、自然言語処理、音声処理、ロボティクス (強化学習)、マルチモーダル

ディープラーニングの応用に向けて
産業への応用、法律、倫理、現行の議論
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領収書の発行について

前払いの領収書につきまして、PayPalもしくはconnpassで自動発行される領収書をご利用ください。
当日払い又は別途領収書をご希望の場合は、発行手数料は2,000円(税込)となります。ご了承ください。

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機械学習コミュニティ「チームML」

実務で使える知識・ノウハウ・体験を提供する機械学習コミュニティ

Number of events 151

Members 569

Ended

2022/02/12(Sat)

16:00
17:30

Registration Period
2022/01/30(Sun) 12:30 〜
2022/02/12(Sat) 17:30

Location

オンライン

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Attendees(2)

sindicum

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問題演習で学ぶニューラルネットワーク講座(2/12) に参加を申し込みました!

NomuraJunichi

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