5月開講の完全オンライン新コース
人工知能 (AI: Artificial Intelligence) の注目が高まり、その人材育成にも日本全国で注力されるようになりました。 ディープラーニングを中心とした各種技術をプログラミング2019 年までは『AI の基礎知識』に対する教育が中心であったと言えます。
AI の基礎を多くの方が学ぶことはとても大切でありながらも、その一方で AI エンジニアとして実務で活用することを考えるともう一歩踏み込んだ知識が必要になります。
今回は弊社でもご要望の声が多かった画像特化編を 5 月に完全オンラインで開講することが決定しました。
ディープラーニングの基礎をハンズオンセミナーで学んだ後に、どのように活用するのかわからない。例えば、工場で製品の異常検知をしたい場合に実装方法がわからない、ネット上にたくさん解説記事があるが、理論が難解なので誰かに説明してほしい。
2020 年 5 月から新しくスタートする『画像特化型ディープラーニングハンズオンアドバンスドコース』は、画像分野に特化した人材になりたい方に必見の実践的な内容となっています。
新しい知識を身につける最適なステップ
新しい知識をひとりで身につけようとすると挫折することが多く、時間もかかってしまいます。特にディープラーニングの基礎ではなく、特化した難解な知識であると、飛躍的にハードルが上がります。
それに対してキカガクの講義では、理論を理解し、難解な内容も小さな要素に噛み砕きわかりやすく説明できる講師と講義資料があります。
常に更新され続ける新しい画像分野(コンピュータビジョン)に関する論文の理論や実装を追っていきたいという方にも、直近で実務に必要という方にもおすすめな充実した内容です。
概要
今回は完全オンラインのリアルタイム講義で7時間×2日の構成となっています。
初回の講義は 5/14(木)、5/15(金) の 9:30-17:30 に開催し、今後も随時日程を追加していく予定です。
料金は 2 日間で 150,000円(税抜)、受講料金に Azure 代金 1 万円が含まれています。
※ オンラインでのリアルタイム講義は Zoom というオンライン講義を行うためのシステム(無料)を利用するため、こちらを使うことができる必要があります。
画像特化型ハンズオンアドバンスドセミナーでは、以下の 2 つのトピックを扱います。
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セマンティックセグメンテーション (Semantic Segmentation)
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画像内の全画素を複数のセグメントに分割するタスク
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アノテーションからモデル構築、推論までの流れ
- モデルの種類:U-Net・SegNet・PSPNet・DeepLab etc…
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物体検出 (Object Detection)
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画像の中から定められた物体の位置とカテゴリーを検出するタスク
- アノテーションからモデル構築、推論までの流れ
- モデルの種類:Faster R-CNN・SSD・YOLO・CornerNet etc…
出典:http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture11.pdf
画像認識の分野で最もポピュラーで実務に直結するスキルを身に着けましょう。
本コースの特徴
本コースはこれまで受講されていた製造業や医療など、実際に現場で物体検出やセマンティックセグメンテーションを活用している方の意見も組み込んだ実践的な内容になります。
一般的な講座では座学で終わることがよくあります。キカガクの講座は、基礎知識から始まり、最後には演習でアウトプットまで行っていただきます。基礎知識を学ぶには準備された綺麗なデータからモデル構築を行うことが第一歩として最適ですが、本コースではアノテーションからデータセット作成、モデル構築、推論まで一気通貫して学ぶことのできる、徹底的に実務活用に重きをおいた講座となります。
お申し込み
本日より、講義の申込みを開始します。
お申し込みはこちらの申込みフォームから手続きを進めていただけます。
ご不明な点がございましたら、弊社ホームページのお問い合わせよりお気軽にお尋ねください。
オンライン研修の受講の仕方についてはこちらをご覧ください。
前提知識としてディープラーニングフレームワーク PyTorch とディープラーニングの基礎知識が必要となります。弊社のディープラーニングハンズオンセミナーを受講後レベルの方を対象としています。心配な方に向けた事前予習動画も用意しておりますので、お申込み後に連絡差し上げます。