1．画像処理・機械学習のためのプログラミング技術
（1）画像処理・機械学習の概要
（2）開発環境
（3）開発技法とプログラミング実習
（4）プログラミング応用実習
（5）総合課題

2．オープンソースによる画像処理・認識プログラム開発
（1）画像処理システムの知識
（2）開発環境の構築
（3）開発技術
（4）画像処理プログラムの開発
（5）画像認識プログラムの開発

3．実習で学ぶニューラルネットワークと学習済モデルの活用
（1）人工知能概要
（2）ニューラルネットワークの仕組み
（3）公開されている学習済みモデルの活用
（4）Raspberry PiへのAIの搭載

4．ディープラーニングシステム開発技術(市販テキストを利用します）
（1）CNN概要
（2）コードのメンテナンス性を高めるための手法
（3）独自データセットによる画像分類
（4）画像分類モデルの活用
（5）推定結果に対する評価

５．物体検出の体験

≪担当予定講師≫
高度ポリテクセンター
≪配布テキスト≫
（予定）Python ディープラーニングシステム実装法　科学情報出版株式会社