ディープラーニングの中でも需要が高い画像領域に特化したコースです。画像処理に欠かせないセマンティックセグメンテーションと物体検出について、理論と実装の両面から習得することができます。
理論をしっかり理解することで、現場での応用がきく実践力を備えることができます。
※当コースはe-ラーニングですが、演習問題がついているため実際に手を動かしながら理解をすすめることができます。
・ディープラーニングの基礎を習得した後の学習指針が欲しい方
・画像領域の独学での学習に挫折してしまった方
・これらの技術をすでに仕事で使用しているも理論の理解が必要になった方
【事前知識】
ディープラーニングの基礎知識
PyTorch の基礎知識
・物体検出とセグメンテーションの基礎が理解できる
・最新のアルゴリズムを実装できる
・画像タスクへの活用イメージを持つことができる
Semantic Segmentation とは
基本技術
アップサンプリング
パラメータ削減
モデルの歴史
annotation (labelme)
U-Netの実装(データ準備、学習・評価、性能改善)
Semantic Segmentation 演習課題
Object Detection とは
基本技術
Bounding Box
Intersection over Union (IoU)
Non-maximum Suppression
mean Average Precision (mAP)
モデルの歴史
Two Stage Model
One Stage Model
annotation (VoTT, labelImg)
SSD実装(データ準備、学習・評価、性能改善)
YOLO とその他データ拡張
Object Detection 演習課題
ビデオ数:12
日数 | 365日間 |
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学習時間 | 15時間 |
受講料 | 77,000円 (税別価格70,000円) |
キャンセル規定 | お申し込み後のキャンセルはできません。 |
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稼働環境 | ・受講の際は以下の要件を満たすパソコンをご用意ください。 |
その他 | 【重要】 |
・当コースは株式会社キカガク直営のeラーニングです。