1.ディープラーニングプロジェクトの進め方
(1)プロジェクトの全体像
(2)プロジェクトにおける各プロセスの役割と目的
(3) フレームワーク・環境・ハードウェア
(4) 開発環境の構築
2.機械学習・ディープラーニング概要
(1) 機械学習とディープラーニング
(2) ニューラルネットワークの学習
(3) 畳み込みニューラルネットワーク
(4) タスクとモデル
(5) OpenCVを利用した画像処理
3. AutoEncoderによる正常・異常検知
(1) AutoEncoderとは
(2) Convolutional AutoEncoderの実装
(3) AutoEncoderのデータ準備
(4) AutoEncorderによる学習と評価
(5) 性能向上のためのテクニック
(ア) グレースケール化・二値化
(イ) データの整理・切り取り
4. まとめ
(1) 全体的な講評
(2) 質疑応答
≪担当予定講師≫
Automagi株式会社 AIビジネス開発部
佐藤 峻
≪配布テキスト≫
井上大樹・佐藤峻 著 ディープラーニング開発実践ハンズオン
コース番号 V0471 【New】ディープラーニングによる正常・異常検知技術
訓練日程
9/6(水)〜9/8(金)
実施時間帯
10:00〜16:45(昼休憩45分)
総訓練時間
18時間
受講料
34,500円
定員
13名
対象者
〜AIによる異常検知技術を習得してみませんか?〜
AIの概要を理解している方で今後AIを利用した正常・異常検知技術を習得したい方
≪訓練内容の概要≫
画像で異常を検知するAIを、学習がうまくいかない原因の特定方法に焦点を当てて構築します。さらにAIと画像処理を組み合わせて精度の向上を目指します。またデータを事前に加工する前処理についても学びます。
≪前提知識≫
AIとプログラミングの基礎知識
AIの概要を理解している方で今後AIを利用した正常・異常検知技術を習得したい方
≪訓練内容の概要≫
画像で異常を検知するAIを、学習がうまくいかない原因の特定方法に焦点を当てて構築します。さらにAIと画像処理を組み合わせて精度の向上を目指します。またデータを事前に加工する前処理についても学びます。
≪前提知識≫
AIとプログラミングの基礎知識
訓練内容
使用機器・教材
パソコン、GPU、OpenCV、Keras等
持参品・服装
実施場所
高度ポリテクセンター
備考