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１１月２７日（土）１０：００～１７：３０（途中１時間昼休憩および講義の進行度に合わせ休憩あり）

【会　場】山梨大学 甲府キャンパス 情報メディア館２階 第二実習室（山梨県甲府市武田４－３－１１）
※ハイブリッド開催（会場とZoomの同時開催）決定！

【内　容】※本講座は、令和２年度データサイエンス応用セミナーと同じ内容です。
（１）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
（２）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
（３）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
（４）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】
・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。
・会場には備え付けのパソコン（Windows）がございます。※ご自身のノートパソコンをお持ちいただいても構いません。
・講座では、山梨大学内の無線LAN環境をご利用いただけます。

【参加費】２３,１００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）
★一般社団法人 情報処理学会の優秀教材賞を受賞されました！（山梨大学ホームページのトピックスに移動します）

【お申込み】以下のURLより２０２１年１０月２４日（日）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/cvPvAeuiVT3fGcZd8
※申込締切１１月７日（日）まで延長！

※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。
・感染拡大状況等により延期またはオンライン開催となる場合がございます。

【主催（お問い合わせ先）】
山梨大学 地域人材養成センター 地域未来創造室
TEL：０５５－２２０－８４５０
Mail：chiiki-c@yamanashi.ac.jp
【共催】
・山梨大学 大学教育センター
・一般社団法人 山梨県情報通信業協会