近年、人工知能（AI）技術は目まぐるしく発展しています。その基盤となっているのがディープラーニングです。ディープラーニングの実用例として最も成功しているのは、画像処理の分野といっても過言ではないでしょう。画像の物体認識・検出、顔認識、文字認識などです。

そこで、本セミナーでは、特に画像にフォーカスを当て、画像に対するディープラーニングについて実習付きで学んで行きます。手書き文字認識、画像分類などを紹介している書籍は多く、すでにこれらを経験されている方は多くいらっしゃるのではないかと思います。今回は、ディープラーニングの初級者～中級者を対象として、画像処理に特化したニューラルネットワークモデルの紹介、転移学習やデータ拡張などのモデルの訓練テクニックを実習付きで解説します。

本セミナーでは、Google Inc.が開発・公開している「TensorFlow」というディープラーニングのフレームワークを利用し、画像認識や物体検出からエラー検出などの身近な問題を実際に解きながら学ぶことで、ディープラーニング初級者から上級者へのステップアップをお手伝いします。

データサイエンス応用セミナー～画像データのディープラーニング～

【日　時】２０２１年３月４日（木）、３月１１日（木）１８：００～２１：１５（途中１５分休憩）

【会　場】山梨大学甲府キャンパス工業会館３階会議室（山梨県甲府市武田４－３－１１）

【内　容】
・２０２１年３月４日（木）
第１部　ディープラーニングの復習、TensorFlowによるディープラーニングプログラミング基礎
TensorFlowを使ったディープラーニングプログラミングの作法など
第２部　画像の特徴分析のためのネットワーク
ResNetなどの画像の特徴分析にすぐれたモデルや注意機構の紹介
・２０２１年３月１１日（木）
第３部　より高精度なモデルのための訓練テクニック
データ拡張と転移学習
第４部　応用編
物体検出のためのニューラルネットワークとオートエンコーダを用いたエラー検出

【定　員】１０名程度

【対　象】ディープラーニングについての知識がある人（初学者から中級者）
※ResNet、Attention、転移学習、データ拡張などを理解されている方には簡単な内容となります。
※必須条件：Pythonによるディープラーニングプログラミング経験者

【実習環境】
・各自ノートパソコンをお持ちください。OSはWindowsでもmacOSでも構いません。
・プログラミング言語：Python
・Google Colaboratoryを利用します。Google アカウントが必要です。

【参加費】２２,０００円（税込）
ご入金後、辞退および欠席となる場合も、ご返金はいたしません。

【講　師】
・西﨑 博光（山梨大学大学院総合研究部准教授）
・牧野 浩二（山梨大学工学部附属ものづくり教育実践センター准教授）

【お申込み】以下のURLより２０２１年１月８日（金）までにお申し込みください。定員に達し次第、締め切らせていただきます。
https://forms.gle/42CpUZPMQ3zfJxLi9

※新型コロナウイルス感染症（COVID-19）対策について
・講座当日はマスクの着用、手指のアルコール消毒、検温等にご協力ください。
・体温が３７．５度以上の方は参加をご遠慮いただく場合がございます。

データサイエンス応用セミナー（PDF）

【お問い合わせ先】
山梨大学　地域未来創造センター
TEL：０５５－２２０－８１３０
Mail：chiiki-c@yamanashi.ac.jp