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機械学習の画像認識への応用

~SVM(サポートベクターマシン)とDeep Learningを中心に応用例と共に解説~

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本セミナーの趣旨 最近の画像認識では、Deep learningやSVM等の機械学習法を利用することが主流になっている。初学者には各手法の詳細と性質を理解することが簡単ではない。そこで、本セミナーでは理論の説明と応用例をあわせて紹介することにより、各手法の性質をつかみやすくする。
プログラム

1 SVM(サポートベクターマシン)
 1.1 線形サポートベクターマシン
 1.2 非線形サポートベクターマシン
 1.3 カーネル関数の統合
  *アスベスト検出への応用
 1.4 One-classサポートベクターマシン
  *粒子検出への応用
 1.5 サポートベクター回帰
  *文脈情報抽出への応用
  *メラノソーム追跡への応用
 1.6 Latentサポートベクターマシン
  *カテゴリ識別への応用
 1.7 Exemplarサポートベクターマシンとその応用
  *カテゴリ識別への応用

2 Deep learning
 2.1 従来のニューラルネットワーク
  *単層パーセプトロン
  *多層パーセプトロン
  *誤差逆伝播法
 2.2 Convolutional Neural Network
  *ユニット関数(sigmoid、ReLU、maxout)
  *ドロップアウト
  *CNNの解析
 2.3 Deep learningの応用
  *画像ラベリングへの応用
  *細胞内の粒子検出への応用
  *カテゴリ識別への応用
  *行動認識への応用

3 その他の機械学習法
 3.1 Partial Least Squares
  *粒子計数への応用
  *階層的PLSNet
 3.2 カーネル多変量解析
  *顔認識への応用

講 師堀田 一弘 氏
名城大学 理工学部 電気電子工学科 准教授 >講師略歴
会場オームビル 東京都千代田区神田錦町3-1

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受講料
(税込)
お1人様受講の場合47,000円(税別)/1名、1口でお申し込みの場合57,000円(税別)/1口
※ 本セミナーはEルメール案内価格の適用はございません。
※ 1口でのお申込みは1社3名まで受講でき、受講料が格安となります。

※ 1口でお申込みされる場合は、代表受講者を定めて下さい。 受講票発送等の連絡は代表受講者へ行ないます。申込時に参加者全員の氏名・所属が明記されていない場合、お席を用意できない場合があります。
※ 開催 7日前に受講票、会場地図、請求書を発送します。
備考①本セミナーの事務処理・受講券の発送等はトリケップスが行います。
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