セミナー

【ライブ配信セミナー】
イチから学ぶ!機械学習による画像認識―実践編
~機械学習、Deep Learningによる処理と各種テクニック、可視化手法を学ぶ~

開催主旨

 ここ数年、AI(Artificial Intelligence、人工知能)の応用が急速に進展しています。劇的な認識率の向上をもたらしAI分野を発展させたのが、脳の働きからヒントを得た学習手法である「Deep Learning(深層学習)」のアルゴリズムであり、実装が容易なライブラリの登場により、画像認識を中心に利用例が報告されています。
 かたや、製造現場では自動検査(画像認識)を中心に導入プロジェクトが立ち上がっていますが、狙った認識(識別)精度が得られず、導入に至らない例が聞かれます。おもな要因としてユーザー側のAIリテラシーの欠如とAIベンダー側のドメイン(製造現場)の理解不足が指摘されており、「AI白書2019」および「同2020」においてはユーザー側のAIの理解不足を重大な課題にあげています。
 本講座は、機械学習を用いた画像認識システムを、AIベンダーと連携して、または自前で導入したい方を対象に、導入プロジェクトで必須となる実践的な知識を3時間集中で解説。機械学習およびDeep Learningの特徴・処理の流れ、モデル設計の留意点、識別根拠の可視化技術を紹介します。
 なお、機械学習ライブラリ「PyTorch」を用いたハンズオンの実施に加え、物体検出や領域分割、画像生成など、より高度なタスクを習得されたい方は、7月20日開催セミナーへの参加をお勧めいたします。

 本セミナーはオンライン配信ツールZoomを使い、 出演者自身も自宅から出演いただく形式の「Home to Home」(H2H)セミナーとなります。 ご視聴方法(参加用URL等)はご登録くださいましたメールにお知らせいたします。ZOOMでの視聴が困難な方には別途、ライブストリーミング配信のためのURLをお知らせいたします。

概要

日時

2020年6月5日(金)14:00~17:20頃

(休憩15:30~15:50)

受講料

16,500円(テキスト代、税込)

※振込手数料は貴社でご負担願います。

主催

日刊工業新聞社

お問い合わせ先 日刊工業新聞社
大阪支社 事業出版部 セミナー係
TEL : 06-6946-3382
FAX : 06-6946-3389
E-mail : seminar-osaka@media.nikkan.co.jp

講師

兼平 篤志 氏

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プログラム

1.機械学習による画像認識とDeep Learningにおける画像認識
 
2.機械学習、Deep Learning処理の流れと応用上の留意点
2-1 機械学習、Deep Learningによる処理の流れ
2-2 タスク設計・モデル設計・タスク評価の留意点
2-3 モデルの使い回しと追加学習
2-4 アンバランスデータ(不均衡データ)の取り扱い
2-5 過学習の判定と対策
3.機械学習モデルの解釈性(判別根拠の可視化)
3-1 解釈性が求められる場合
3-2 判別根拠の可視化の種類
 ①各入力の影響を可視化/②特徴量分布を可視化/③ネットワークの中間状態の可視化
3-3 ヒートマップの計算方法
3-4 各種可視化ツール
3-5 解釈性を高めるための方法と留意点
4.質疑応答
【オンラインセミナー参加に伴う注意事項】※必ずお読みください
(お申込みを頂いた時点でご同意頂いたとみなします)
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・本セミナーの録画・録音はご遠慮ください。また、無断に画面をスクリーンショットや撮影等をすることもご遠慮ください。
・後日配信するための動画の撮影や、チャットの事後共有を行う予定はございません。

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