画像処理特化コース
- 講座レベル3
- DX推進スキル標準(DSS-P)
- ITSS+
講座情報
ディープラーニングの中でも汎用性の高い画像領域に特化したコース。セグメンテーションと物体検出を理論と実装を、実現場の事例を用いて丁寧に説明します。
【学習内容】
▪ Semantic Segmentationとは
▪体験してみよう
▪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 Detecrtion とは
▪体験してみよう
▪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
【学習内容】
▪ Semantic Segmentationとは
▪体験してみよう
▪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 Detecrtion とは
▪体験してみよう
▪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
| 受講料 | 有料 |
|---|---|
| 標準学習時間 | 15時間 |
| 修了証発行 | あり |
| 受講形態 | 完全オンライン制 |
| 申込み受付対象 |
個人・法人 |
| 団体申込み |
あり |
| 法人請求 |
あり |
受講対象者
・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
・業務で使用しているため、理論の理解が必要になった方
学習できるデジタルスキル
・画像データの応用分野である、物体検出とセグメンテーション。
・実践的テクニックである、転移学習とファインチューニングの実装方法。
必要となる前提知識
ディープラーニングハンズオンコース
