セミナー

【ライブ配信セミナー】
Deep Learningによる高精度な画像認識の手法と判別根拠の可視化技術
~学習データの準備・データ拡張・可視化手法を具体的に学ぶ~

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ユーザー数が増大しています。
 Deep Learningによる画像処理により高い認識率が多く報告されていますが、高精度化を図るためにはNeural Networkの構造を理解し、かつ学習データの品質の確保が求められます。本講座では、物体検出のための最新のNeural Networkの構造から、データ拡張の手法、高精度化のための学習データの準備の仕方までを、3時間集中講座として解説します。
 また、終盤では、Deep Learningの判別根拠を可視化する最新の研究例を解説。Deep Learningは、膨大に存在するデータから巨大なNeural Networkを学習するため、何らかの事象について正しい推定ができたとしても、その理由や根拠を示すのが難しいです。また、Deep Learningにおける判断プロセスは基本的にはブラックボックスであり、AIが導出した回答の理由や根拠を十分な形で提示できず、結果、品質保証の分野等でのAIの利活用が停滞しています。紹介する研究例は、それに一石を投じる有意なものであり、外観検査等での利用が期待されます。

 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、こちらの手順を参照のうえブラウザ上でご視聴ください。本方法での視聴が難しい方は、他の視聴方法をご案内いたしますので問い合わせ先のメールアドレスまでご連絡ください。

概要

日時 2021年 11月17日(水)13001700
受講料 27,500円(テキスト代、税込、1名分)
※振込手数料は貴社でご負担願います。
※講座実施前の入金をお願いしておりますが、新型コロナウィルス感染症の影響を考慮し、講座実施後の入金にも対応しています。
主催 日刊工業新聞社
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

山下 隆義 氏

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プログラム

1 Deep Learning(深層学習)の現在
1.1 Deep Learningでできること
1.2 何がDeep Leaning ?
1.3 注目されるきっかけ
2 Convolutional Neural Network(CNN、畳み込みニューラルネットワーク)
 
3 代表的なネットワーク構造
 
4 物体検出のネットワーク構造
 
5 高精度を達成するために重要なこと
5.1 計算機リソース(GPUの必要性)
5.2 代表的な公開学習データセットおよびアノテーションについて
6 Deep Learningの判断根拠の可視化
6.1 Deep Learningが着目しているところ
6.2 着目領域の可視化手法(Class Activation Mappingなど)
6.3 着目領域を活用した精度向上方法(Attention Branch Network)
【ライブ配信セミナーに伴う注意事項について】⇒ 【詳細はこちら】
※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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