MATLAB および Simulink セミナー

ディープラーニングの実践テクニック~画像&時系列データへの適用~

概要

近年ますます注目度が高まってきているディープラーニングについて、基礎的なアルゴリズムの解説から実践的なワークフローまでの幅広いトピックをご紹介いたします。この分野での研究・開発をこれから行う必要のある方や開発効率向上をご検討の方、精度向上や最新機能にご興味のある方におすすめのセミナーとなっております。MATLAB環境をご存じない方もぜひご参加ください。

ハイライト

  • 画像認識のための実践的なワークフロー
  • 精度向上のための実践的なテクニック
  • セマンティック・セグメンテーション
  • LSTMによる時系列データのモデリング 

参加対象者

本セミナーは、ディープラーニングを業務に活用予定の方を対象にしています。ディープラーニングを基礎から学びたい方は、Webセミナー「MATLABによるディープラーニング」を事前にご覧の上、参加されることをおすすめします。なお、本セミナーは無料セミナーのため、参加者多数の際には弊社基準により特定の参加者の方を優先させていただく場合がございます。予めご了承ください。

アジェンダ

時間 タイトル
13:00 受付開始
13:30 - 14:20 

画像ディープラーニングのための実践ワークフロー

畳み込みニューラルネットに代表されるディープラーニング(深層学習)は画像認識での成果が目覚しく、医用、自動運転、工場の外観検査等、様々な分野で研究や実用化が進んでいます。

本セッションでは、MATLABを用いることで画像の取り扱いから、ラベリング、学習、検証、プログラムの配布までの一連の作業が一貫した環境で効率よく行える様子をご紹介いたします。

14:20 - 14:30  休憩
14:30 - 15:20 

ディープラーニングでの認識精度向上の実践テクニック

ディープラーニングを業務に適用する上で精度向上をいかに効率的におこなうかは重要な課題です。

本セッションでは例題を使いながら、精度向上のための基本的なアプローチ方法とMATLABでの実装方法を学んでいきます。並列処理を用いた学習の高速化手法も合わせてご紹介します。

  • 各種カメラデバイスとの接続・レンズ歪補正

  • 学習データの拡張、前処理

  • ベイズ最適化

  • クラウドを用いた学習の高速化
15:20 - 15:30  休憩
15:30 - 16:10 

セマンティック・セグメンテーションの基礎

セマンティック・セグメンテーションは、畳み込みニューラルネットワークの技術をベースに発展してきた画像のセグメンテーションに関する技術であり、色などの情報だけでなく画像が持つさまざまな情報を元に、ピクセル単位の画像の分類を行うことができます。

本セッションでは、ディープラーニング(深層学習)を使った画像処理のトピックであるセマンティック・セグメンテーションについて、基礎的な概念から具体的な使い方までをご紹介します。

  • セマンティック・セグメンテーションの概要

  • 学習データの作成方法

  • ネットワークの学習と性能評価方法

16:10 - 16:20  休憩
16:20 - 17:00 

時系列データのためのディープラーニング

LSTMはゲート付きRNNの一種であり、主に時系列データのモデリングに利用されるものです。この再帰型のネットワークはセルと呼ばれるある種の「メモリ」を内包することにより、従来型のRNNが苦手としていた長期の情報の保持を可能としたモデルになっており、現在多くの研究者・技術者の注目を集めています。

本セッションでは、この時系列モデリングの手法のひとつであるこのLSTM(長短期記憶)について、基礎的な概念から具体的な使い方までをご紹介します。

  • LSTM(長短期記憶)の概要

  • 音声や動画像等を使ったLSTMの例題(予定)

対象製品

満席につき受付終了