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CNN / Transformer / 教師なし表現学習 /
GANに基づく画像認識

~基礎から最近の発展まで~

※本セミナーは都合により中止になりました。(2023/10/9 11:40 更新)
受講可能な形式:【Live配信】のみ
このセミナーの受付は終了致しました。
日時 2023年10月26日(木)  10:00~17:00
会場 オンライン配信  
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受講料(税込)
各種割引特典
51,700円 ( E-Mail案内登録価格 51,700円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価:本体47,000円+税4,700円
E-Mail案内登録価格:本体47,000円+税4,700円
お1人様受講の場合 51,700円 (47,000円+税4,700円)
1口でお申込の場合  62,700円 (57,000円+税5,700円/1口(3名まで受講可能))
※S&T E-Mail案内登録価格 S&T複数同時申込み割引対象外

※開催7日前に請求書を発送します。
※開催日から9日前以降のキャンセルは受講料全額を申受けます。但し、セミナー終了後テキストを郵送します。
  ​一旦、納入された受講料はご返金できません。当日ご都合のつかない場合は代理の方がご出席下さい。
※サイエンス&テクノロジーが設定しているアカデミー価格・キャンセル規定対象外のセミナーです。
主催(株)トリケップス
オンライン配信★本セミナーは、Zoomウェビナーを使用して行います。
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 講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

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※開催5日前までに主催会社(株)トリケップスから参加者に当日必要なURLとパスワードをメールにてお知らせします。
備考★受講申込者が必要定員に満たないセミナーは中止・延期させていただく場合があります。
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セミナー趣旨

 画像認識の分野ではDeep learningを用いることが標準となり、大量の教師付き画像とConvolutional Neural Network(CNN)の組み合わせが主流である。まずはCNNの構成要素と汎化能力の向上させるための工夫について応用例を交えながら解説する。次に、画像生成や画像変換などに利用されるGenerative Adversarial Network(GAN)の基礎理論から発展までを説明する。また、最近は教師なし表現学習とTransformerが人気のトピックであり、大量の教師付き画像とCNNからの脱却が図られている。これらの方法と最近の発展についても応用例を交えながら丁寧に説明していく。

セミナー講演内容

1 Deep learningの理論と応用例

2 Convolutional Neural Networkの理論と応用

  2.1 Convolutionとその発展(CondConv, Dynamic Conv, Octave Conv)
  2.2 活性化関数(ReLU, Leaky-ReLU, ELU, Swish, Mish, FReLU, GELU)
  2.3 Dropout
  2.4 Batch normalizationとその発展(Batch renormalization, layer normalization, instance normalization, group normalization)

2 Generative Adversarial Network
  2.1 理論とその発展
  2.2 Wasserstein GAN
  2.3 Spectral Normalization
  2.4 pix2pix
  2.5 応用例:画像生成、画像変換、異常検知など

3 Transformerの理論と応用
  3.1 Self-attentionとSource-target attentionとその応用(Non-local net,Dual attention netなど)
  3.2 Self-attention network
  3.3 Axial attention
  3.4 Vision Transformerとその発展(ViT, DeiT, Swin, MLP Mixer, MetaFormerなど)
  3.5 Detection and Tracking Transformer
  3.6 Point Transformer
  3.7 SuperResolution

4 教師なし表現学習の理論と応用
  4.1 SimCLR
  4.2 BYOL
  4.3 SimSiam
  4.4 Barrow Twins
  4.5 DINO

5 Generative Adversarial Networkの理論と応用
  5.1 理論とその発展
  5.2 Wasserstein GAN(WGAN, WGAN-GP)
  5.3 Spectral Normalization
  5.4 pix2pix, cycleGAN
  5.5 SinGAN