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。

・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

・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

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

・当コースは株式会社キカガク直営のeラーニングです。
・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。
　-Chromeを導入済み
　-Google Colaboratoryを導入済み(Googleアカウントが必要です。)

ビデオ数:12


【重要】
お客様がキカガク社eラーニングコースを受講される際には、以下の手順でお客様自身による作業が必要となります。

<お申し込み手順>
1.当コースに申し込む。
　　※ 受講開始希望日について
　　受講開始希望日は、申し込み日より6日後以降の日付を指定できます。
　　ただし【受講開始16日前から受講料の100%のキャンセル料がかかります】ため、その点をご留意ください。

2.キカガク社サイト(https://www.kikagaku.ai/)より「SIGN UP 新規登録」にてユーザー登録する。
　　※ 実際に動画を視聴する際に使用するアカウントをご登録ください。
　　※ すでにお持ちの方は新規で取得いただく必要はありません。

3.登録した「ユーザー名」「メールアドレス」を弊社の 下記連絡先 までメールにて連絡する。

　・お客様よりメールをいただいた後、弊社からキカガク社へ受講申し込みを行います。
　・受講申し込み完了後、キカガク社よりお客様宛に受講のご案内が送付されます。

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■連絡先
　宛先:アイ・ラーニング研修受付(kenshu@i-learning.jp)
　件名:{当コースコード}_キカガク社ユーザー登録情報
　本文: 本文中にキカガク社サイトに登録した「ユーザー名」「メールアドレス」をご記入ください。
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(例)コースコード「62I62」にお申し込みされる場合
　件名:62I62_キカガク社ユーザー登録情報
　本文:
　以下の通り、キカガク社サイトにユーザー登録しました。
　　ユーザー名:Kayaba Taro
　　メールアドレス:tkayaba@i-learning.jp

受講開始16日前から受講料の100%のキャンセル料がかかります。