ディープラーニング（深層学習）の基礎とPyTorchを用いた画像認識モデルの実装方法

深層学習をゼロから実装まで学び直し！ 

セミナー修了後、受講者のみご覧いただける1週間限定のアーカイブ配信をいたします。

セミナー講師

福井大学　工学系部門 工学領域
情報・メディア工学講座　准教授　博士（工学）　長谷川 達人　氏

【専門】
行動認識，漁獲物認識，深層学習

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合49,500円、
　 2名同時申込の場合計55,000円（2人目無料：1名あたり27,500円）で受講できます。
（セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、
　  今回の受講料から会員価格を適用いたします。）
※ 会員登録とは
　 ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
　 すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。
　 メールまたは郵送でのご案内となります。
　 郵送での案内をご希望の方は、備考欄に【郵送案内希望】とご記入ください。

受講について

Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順

1. Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2. セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
3. 開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

• セミナー資料は開催前日までにPDFにてお送りいたします。
• 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

セミナー趣旨

　現在多くの分野で活用が進んでいる深層学習は，畳み込みや活性化関数，正規化といった処理をレイヤとして多層に重ねることで実装される．本講座では深層学習の基礎から，モデルを理解し開発できるようになるための実装力を説明いたします．実社会応用がしやすい画像認識タスクを対象に，深層学習ライブラリPyTorchを用いてモデルをスクラッチから実装するためのプログラム解説も行います．様々なモデル構造と学習課題設定を理解しておくことで，実務への応用範囲を広げていただくことを目標にしています。

受講対象・レベル

・これから深層学習を学び始める人
・最新の深層学習モデルを理解するための基礎を身につけたい人
・課題解決に向けた深層学習モデルを自身で実装できるようになりたい人
・Pythonを用いたコーディングができることが望ましい

習得できる知識

・深層学習の基礎理論
・深層学習ライブラリを用いたモデル開発
・深層学習モデルの実装方法
・深層学習を用いた様々な課題設定

セミナープログラム

１．深層学習の基礎
　　1-1　課題の定義と教師あり学習
　　1-2　深層学習の社会応用事例
　　1-3　ニューラルネットワークと確率的勾配降下法
　　1-4　レイヤーと活性化関数
　　1-5　簡単なモデルによる画像分類（プログラム解説）
２．深層学習を用いた画像分類の実践
　　2-1　データ拡張
　　2-2　転移学習
　　2-3　ハイパーパラメータチューニング（プログラム解説）
３．深層学習モデルの実装
　　3-1　様々なモデルアーキテクチャ
　　3-2　様々なモデルの実装（プログラム解説）
　　　a. VGG
　　　b. ResNet
　　　c. Inception-v3
　　　d. SE Net
　　　e. Mobile Net
４．様々な課題設定の深層学習手法
　　4-1　マルチタスク学習
　　4-2　敵対的学習
　　4-3　半教師あり学習
　　4-4　自己教師あり学習

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