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~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
 

S180131K


  

  開催日時:2018年1月31日(水) 13:00-17:00

会  場:オームビル(東京都千代田区神田錦町3‐1)      
          【地下鉄】
             東西線『竹橋駅』徒歩3分
             三田線・新宿線・半蔵門線『神保町駅』徒歩7分
             新宿線・千代田線『小川町駅』徒歩7分
             丸ノ内線『淡路町駅』徒歩8分
          【JR】
             中央線・山手線・京浜東北線『神田駅』徒歩12分
             中央線・総武線『御茶ノ水駅』徒歩11分
             

受 講 料:47,000円[税別]/1名



※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
次のページから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) 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


  

  


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