実習・Pythonではじめるディープラーニング「超」入門【オンライン限定セミナ】

実習・Pythonではじめるディープラーニング「超」入門【オンライン限定セミナ】
―― TensorFlowを使用した画像認識処理で学ぶ

   

【開催日】2024年8月25日(日) 10:00-17:00 1日コース
【セミナNo.】ES24-0073  【受講料】27,500円(税込)
【会場】オンライン限定セミナ

※本セミナはZoom,またはTeamsを使ったオンライン限定セミナです.
詳細は,オンライン限定セミナについてをお読みください.

 昨今,ChatGPTやStableDiffusion等の台頭により“AI”処理がますます身近になってきている.
 また,“機械学習”や“ディープラーニング”というような用語も一般化しつつはあるが,実際にそれらを具現化しようとするとそのアプローチ方法も多々あったり,その基礎知識も必要だったり,情報過多だったりして初学者にとってはその“入門”のハードルが結構高かったりもする.
 そこで,本セミナでは最初に基礎知識を説明して,プログラミング言語Pythonとそのディープラーニング向け定番ライブラリであるTensorFlowを使用して,具体的な画像認識処理を例題にデータセット準備,ニューラルネットワークの作成,学習,評価等の一連の作業フローを実践的に解説する.

※本セミナテキストのPDFファイル配布について
下記事項に同意して頂ける受講申込の方には,テキストのPDFファイルを配布いたしますので,メールでご連絡ください.
必要となる同意事項:有償無償問わず研修会/講習会/セミナ等での使用や再配布は行わない(ただし,条件,状況等により応相談)

● 対象聴講者,前提知識など
・AI・ディープラーニングに興味がある方
・Pythonでディープラーニングの環境を構築したい方
・TensorFlowの使い方ポイントを知りたい方・習得したい方
・ディープラーニングの作業フロー概要を知りたい方

● 講演の目標
・ディープラーニングの事始め,とっかかりがつかめる
・TensorFlowの使い方がわかる
・機械学習とディープラーニングの違いがわかるようになる

● 内容
1. AI,機械学習,ディープラーニング(深層学習)おさらい,それらの違いなど

2. ディープラーニング基礎知識
 処理フロー
 ニューラルネットワーク
 パーセプトロン
 中間層(隠れ層)
 活性化関数

3. TensorFlowとは
 Keras
 Pytorch

4. 準備(使用するライブラリのインストール等)

5. 画像認識(判定)をしてみよう!
 データセットの読み込み・形式変換
 学習データと正解データの対応テーブル作成(画像とラベルのペアリング)
 データの正規化
 ニューラルネットワーク(中間層)の作成
 学習
 結果評価
 学習済みモデルの保存・読み込み
 デスクトップアプリ化例

6. 参考:異常検知

7. 参考:物体検出

8. まとめ

9. 総合自由演習&フリーQ&A


【受講者が持参するもの】
・Python実行環境(Python3.12.2+VSCode).構築方法は事前にメールで連絡いたします.
・インターネットにアクセス可能なWindows 10/11 PC(ウェブブラウザ必須)
・筆記用具(任意)
※実習なしで聴講だけならタブレットやスマフォでも可(非推奨)

【講師】
早乙女 勝昭 氏〔 元FPGAエバンジェリスト〕
 FPGAマガジンなどFPGA関連記事執筆やセミナ開催多数
 『FPGAマガジン No.6 カメラ×画像処理×FPGA』,CQ出版社,2014年7月.
 『FPGAマガジン No.10 やっぱり楽ちん!C言語×FPGA』,CQ出版社,2015年7月.
 実習・直伝!最新FPGAを使ったビデオ・システムの開発(プラット・フォーム構築編)
等々
 病気療養生活から復帰後はPythonやGAS(JavaScript)やExcel VBAなどのスクリプト言語を活用して,社会保険関係書類の整理・作成効率化に従事.現在クラウド・インフラエンジニアリングにも注力


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