お知らせ connpassではさらなる価値のあるデータを提供するため、2024年5月23日(木)を以ちましてイベントサーチAPIの無料での提供の廃止を決定いたしました。
2024年5月23日(木)以降より開始予定の「connpass 有料API」の料金プランにつきましてはこちらをご覧ください。

お知らせ connpassをご利用いただく全ユーザーにおいて健全で円滑なイベントの開催や参加いただけるよう、イベント参加者向け・イベント管理者向けのガイドラインページを公開しました。内容をご理解の上、イベント内での違反行為に対応する参考としていただきますようお願いいたします。

このエントリーをはてなブックマークに追加

6月

18

深層学習を用いた画像セグメンテーション入門

深層学習を用いた画像セグメンテーション入門
募集内容

教室受講

4900円(前払い)

先着順
4/5

ライブ受講(動画のURLは講座開始前にアンケートに書いていただいたアドレスに送ります。)

4900円(前払い)

先着順
5/7

申込者
Yoshitada_Masaka
tyan
kiyo16460064
(退会ユーザー)
TAD
h_4000
統計基礎と応用
nakamurakazuki
Riml
申込者一覧を見る
開催日時
2019/06/18(火) 19:30 ~ 22:30
募集期間

2019/06/05(水) 15:01 〜
2019/06/18(火) 22:30まで

会場

秋葉原駅徒歩5分

台東区台東1丁目11番4号 誠心Oビル3F

マップで見る 会場のサイトを見る
前払いについて

前払いについての連絡先:

(参加者にのみ公開されます)

キャンセル・参加費用の払い戻しについて主催者からの説明:

前払いの方で急遽参加できなくなってしまった場合は、動画(一部講座のみ)・資料配布またはキャンセルに応じます。
連絡先のメールアドレスまたはLINE@(推奨)にご連絡ください。キャンセルの場合は、開催日の4日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金いたします。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了承ください。

領収データの発行:

発行しない (詳しくはこちら)

イベントの説明

概要

本講座のテーマは Semantic Segmentation (セマンティックセグメンテーション) です。 講座内では、Semantic Segmentation の代表的なアルゴリズム(U-Net)を解説しながら、PyTorchを用いた実装をハンズオン形式で行います。 対象者は「ディープラーニングで画像の分類まではできるけど、更に発展した画像認識を行いたい」方です。

Semantic Segmentation は近年のディープラーニングの発展によって急速に成長している研究分野です。 本講座では、主に代表的なモデルである U-Net の理論を解説します。 Python によるコード実践もすることで、実際の画像認識で活きるスキルを身につけることができます。

【本講座の内容をしっかり理解するための条件】
必須条件
・Pythonの基本文法への理解(if文,for文,関数など)
・深層学習を用いた画像認識を行った経験がある(使用ライブラリ・データセットは不問)

推奨条件
・Pytorchを使ったことがある。

※本講座は、動画復習対応講座でございます。受講した翌日から3日間、動画を公開いたします。聞き逃してしまった箇所の補填やより深い理解のためにお役立ていただけると幸いです!

※当日はハンズオン形式で進めていきますので,Python3をインストールしたPCをご持参ください.また講座はJupyter notebookを用いて進行しますのでこちらもインストールを推奨いたします.

この講座で得られること

  • Semantic Segmentation の概要把握
  • 代表的なモデル (U-Net) の理解
  • 画像認識における実践的なコーディングスキル

講座一覧のフローチャート

どの講座から受講したら良いのかわからないというような方は、下記のフローチャートを参考にしていただければと思います。

Alt text

カリキュラム

  • Semantic Segmentation とは
  • 損失関数
  • U-Net 解説
  • U-Net 実装
  • 他モデルの紹介

※当日予告なく内容が変更になる可能性がございます。

こんな人にオススメ

・より高度な画像認識を行いたい方
・深層学習によるセグメンテーション技術を学びたい方

事前準備・持ち物

Python3をインストールしたPCの持参をお願いいたします.

また以下のライブラリをインストールするようにお願いいたします。
・numpy
・pandas
・matplotlib
・sklearn
・PyTorch

また,講義はJupyter Notebookを用いて行いますので,インストール頂いたほうがスムーズに講座を受けることが可能です.

講師

柳浜万里
京都大学大学院にて、世界初のモデルとなる機械学習を用いた地震予測手法の開発に従事。kaggle(データ分析コンペ)にてメダル獲得経験あり。AVILENではデータ分析講座の講師リーダーを務める。深層学習を応用したプロジェクトにも携わりつつ、法人研修の講師なども積極的に行う。

領収書について

【Stripeで事前決済の方】
クレジットカード会社が発行する明細を領収書の代わりとしてご利用ください。

【Paypalの方】
決済処理後にPaypalから送付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。それらが領収書の代わりとなります。また、クレジットカード会社発行の利用明細書も領収書としてご利用いただけます。

【別途領収書発行が必要な方】
別途発行手数料として1000円頂きます。必要な方は、以下のフォームよりご申請ください。領収書発行手数料と受講料金を合算した金額で発行いたします。
全人類がわかる統計学 領収書発行フォーム

受付・入場時間

開始の15分前から

※なるべく5分前までにお入りください。
※途中参加も可能です。

お問い合わせ

・メールでのお問い合わせは、info@to-kei.net までご連絡ください。
・こちらで⇨LINE@からもお問い合わせいただけます。(推奨)

注意事項

・リクルーティング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致します。
・講座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属しています。複製はご遠慮ください。
・個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。
・最小遂行人数は「3名」です。開催日の前日までにこの人数に達しない場合は中止となります。ただし、複数の媒体で募集を行っているので、本サイトの申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開催になる場合がございます。もし、中止が決定した場合はその時点で「全額返金」し、登録しているメールアドレスにご連絡させていただきます。

全人類がわかる統計学とは

統計学の学習サイト、全人類がわかる統計学を運営、管理している団体です。統計学とその関連分野について、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。

資料 資料をもっと見る/編集する

資料が投稿されると、最新の3件が表示されます。

フィード

avilen

avilen さんが 深層学習を用いた画像セグメンテーション入門 を公開しました。

2019/06/05 15:05

深層学習を用いた画像セグメンテーション入門 を公開しました!

グループ

AVILEN

データとアルゴリズムで、人類を豊かにする

イベント数 948回

メンバー数 1128人

終了

2019/06/18(火)

19:30
22:30

開催日時が重複しているイベントに申し込んでいる場合、このイベントには申し込むことができません

募集期間
2019/06/05(水) 15:01 〜
2019/06/18(火) 22:30

会場

秋葉原駅徒歩5分

台東区台東1丁目11番4号 誠心Oビル3F

管理者

参加者(9人)

Yoshitada_Masaka

Yoshitada_Masaka

深層学習を用いた画像セグメンテーション入門 に参加を申し込みました!

tyan

tyan

深層学習を用いた画像セグメンテーション入門 に参加を申し込みました!

kiyo16460064

kiyo16460064

深層学習を用いた画像セグメンテーション入門に参加を申し込みました!

(退会ユーザー)

(退会ユーザー)

深層学習を用いた画像セグメンテーション入門 に参加を申し込みました!

TAD

TAD

深層学習を用いた画像セグメンテーション入門 に参加を申し込みました!

h_4000

h_4000

深層学習を用いた画像セグメンテーション入門に参加を申し込みました!

統計基礎と応用

統計基礎と応用

深層学習を用いた画像セグメンテーション入門に参加を申し込みました!

nakamurakazuki

nakamurakazuki

深層学習を用いた画像セグメンテーション入門 に参加を申し込みました!

Riml

Riml

深層学習を用いた画像セグメンテーション入門に参加を申し込みました!

参加者一覧(9人)