データサイエンティスト育成講座
画像処理

研修

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

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