実習セミナーにつき、1口申込はありません


 

『~画像認識における~
 深層学習のデータ前処理技法とその実際』


 ☆ノートPC(Windows7以降)をご持参ください。

 S180131K



 
 

開催日時:2018年1月31日(水)13:00-17:00

会  場:オーム ビル(千代田区神田錦町3-1)

受 講 料:1人様受講の場合 47,000円[税別]/1名

画像認識セミナー日程表  新宣伝セミナー日程表

※ノートPCをご持参ください。
◎PC環境
 ・Windows:Windows 7 以降(32bit/64bit問わず)
 ・Mac:OSX10.7(Lion)以降
 ・その他の環境でも、AnacondaでPython3.5 + ブラウザ上でJupyter-notebookが動く環境が構築できれいればOKです。


◎環境構築:Windows
 下のページからPython 3.5 Windows GRAPHICAL INSTALLERをダウンロード。
 https://www.continuum.io/downloads


 ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックして起動し、”Next”,“I Agree”を選択していけばインストールが完了します。
 ※インストール後、スタートメニューにAnacondaのツール一式が登録されていればOK。


◎環境構築:Mac
 下のページからPython 3.5 MAC OSX 64-BIT GRAPHICAL INSTALLERをダウンロード。
 https://www.continuum.io/downloads

 ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックして起動し、画面の指示に従い、進めていけばOK。
注意点として“Destination Select”の部分は“Install for me only”を選択する事。
 ※デスクトップにAnacondaのナビゲーターを起動するショートカットが作成されていればOK。


◎参考資料
 Anaconda install
 https://docs.continuum.io/anaconda/install


 講 師

 

 里 洋平  氏 

   DATUM STUDIO株式会社 取締役CAO

 講義項目

 1 深層学習概論

  1.1 深層学習とは
  1.2 CNN(Convolution Neural Network)
  1.3 RNN(Recurrent Neural Network)


 2 深層学習を利用した画像認識

  2.1 画像認識とは
   2.1.1 画像分類
   2.1.2 画像検出
   2.1.3 画像セグメンテーション
  2.2 画像認識の実行


 3 画像データの前処理

  3.1 正規化/白色化
   3.1.1 (平均値の引き算シフトは、ここに入る?)
  3.2 ノイズ除去
  3.3 メディアンフィルタ
  3.4 ガウシアンフィルタ
   3.4.1 モルフォロジー
  3.5 学習画像の拡張
   3.5.1 画像のリサイズ
   3.5.2 アスペクト調整
   3.5.3. ノイズ付与
  3.6 次元圧縮




 お1人様      受講申込要領 セミナー 総合日程 画像認識 セミナー日程 新宣伝 セミナー日程