データサイエンティスト育成講座画像処理

プログラム概要

Pythonを活用し、ディープラーニングによる画像処理・画像分類・物体検出・異常検知を実践形式で学んでいただきます。

対象者	AI・機械学習プロジェクトを推進する方
受講料	3名までの場合：1,500,000円（税抜） ※受講人数に応じてお見積りいたします ※講座内容はカスタマイズ可能です。カスタマイズの際は別途お見積りいたします
受講前提	Pythonと機械学習の基礎知識のある方

対象者

AI・機械学習プロジェクトを推進する方

受講料

3名までの場合：1,500,000円（税抜）
※受講人数に応じてお見積りいたします
※講座内容はカスタマイズ可能です。カスタマイズの際は別途お見積りいたします

受講前提

Pythonと機械学習の基礎知識のある方

カリキュラム

画像処理

演習	・NumPyの基礎　⚪︎NumPyとは　⚪︎NumPyの基本操作・データとしての画像・OpenCVを利用した画像処理　⚪︎OpenCVとは　⚪︎画像の読み書き　⚪︎フィルタの適用　⚪︎ヒストグラムの確認　⚪︎エッジ検出　⚪︎幾何変換　⚪︎カスケード分類器を利用した顔検出　⚪︎動画の切り出し・Deep Learningの基礎　⚪︎Deep Learningとは　⚪︎順伝播型ネットワーク　⚪︎活性化関数　⚪︎誤差関数　⚪︎勾配降下法　⚪︎誤差逆伝播法・Pythonを利用したDeep Learning 　⚪︎Deep Learningの様々なライブラリ　⚪︎TensorFlowとTensorBoard 　⚪︎Keras 　⚪︎単純なDNNモデルの実装　⚪︎主要パラメータと精度向上のためのテクニック・画像分類　⚪︎Convolutional Neural Network（CNN）　⚪︎CIFAR-10データセットを利用した画像分類　⚪︎画像データにおけるData Augmentation 　⚪︎既存モデルへのFine Tuning適用・物体検出　⚪︎物体検出アルゴリズム　⚪︎Region Proposal / Classification / Bounding Box Regression 　⚪︎モデル評価（IoU / mAP / FPS）　⚪︎検出精度と処理速度の関係　⚪︎Region CNN（R-CNN）/ Fast R-CNN / Mask R-CNN 　⚪︎Single Shot MultiBox Detector（SSD）・異常検知　⚪︎画像データの異常検知問題　⚪︎Autoencoder / Variational Autoencoder（VAE）　⚪︎VAEを利用した異常検知の実装
講義時間	３日間 ※ご要望によって、短縮版、拡大版のご提供が可能です

演習

・NumPyの基礎
　⚪︎NumPyとは
　⚪︎NumPyの基本操作
・データとしての画像
・OpenCVを利用した画像処理
　⚪︎OpenCVとは
　⚪︎画像の読み書き
　⚪︎フィルタの適用
　⚪︎ヒストグラムの確認
　⚪︎エッジ検出
　⚪︎幾何変換
　⚪︎カスケード分類器を利用した顔検出
　⚪︎動画の切り出し
・Deep Learningの基礎
　⚪︎Deep Learningとは
　⚪︎順伝播型ネットワーク
　⚪︎活性化関数
　⚪︎誤差関数
　⚪︎勾配降下法
　⚪︎誤差逆伝播法
・Pythonを利用したDeep Learning
　⚪︎Deep Learningの様々なライブラリ
　⚪︎TensorFlowとTensorBoard
　⚪︎Keras
　⚪︎単純なDNNモデルの実装
　⚪︎主要パラメータと精度向上のためのテクニック
・画像分類
　⚪︎Convolutional Neural Network（CNN）
　⚪︎CIFAR-10データセットを利用した画像分類
　⚪︎画像データにおけるData Augmentation
　⚪︎既存モデルへのFine Tuning適用
・物体検出
　⚪︎物体検出アルゴリズム
　⚪︎Region Proposal / Classification / Bounding Box Regression
　⚪︎モデル評価（IoU / mAP / FPS）
　⚪︎検出精度と処理速度の関係
　⚪︎Region CNN（R-CNN）/ Fast R-CNN / Mask R-CNN
　⚪︎Single Shot MultiBox Detector（SSD）
・異常検知
　⚪︎画像データの異常検知問題
　⚪︎Autoencoder / Variational Autoencoder（VAE）
　⚪︎VAEを利用した異常検知の実装

講義時間

３日間 ※ご要望によって、短縮版、拡大版のご提供が可能です