畳み込みニューラルネットワーク,Vision Transformer,仕組みと画像認識分野への応用,事例,畳み込みニューラルネットワークの実装方法について,実践的に活用できる知識を学べる特別セミナー！！
- 講師
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中部大学 工学部情報工学科 教授 山下 隆義 先生 元 オムロン株式会社
- 日時
- 会場
- ※本セミナーはWEB受講のみとなります。
- 受講料
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（消費税等込み）1名：49,500円 同一セミナー同一企業同時複数人数申込みの場合 1名：44,000円
- テキスト
受講概要
受講形式 WEB受講のみ ＊こちらの セミナーはZoomシステムを使用したオンラインセミナーとなります。 受講対象 業種に関わらず研究者・開発者・技術者向け
習得知識 1）ディープラーニングの現在と仕組み 2）Vision Transformer 3）画像認識への応用事例 4）画像認識の最新技術 5）実装方法 など
講師の言葉 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。 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。
プログラム
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) 3.4 ResNet 3.5 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 4.4 判断根拠の可視化 4.5 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
講師紹介 略歴 2014年 中部大学工学部情報工学科 講師，准教授を経て 2021年 同教授 所属学会等 IEEE, 電子情報通信学会，情報処理学会，人工知能学会，日本ディープラーニング協会有識者会員 受賞 2013年6月 電子情報通信学会 PRMU研究会 研究奨励賞 受賞 2013年6月 電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ 論文賞 受賞 2011年11月 ACPR2011 Best poster award 受賞 ほか 多数