第16回 人工知能研究会「Deep Learning チュートリアル 画像編:#1」

2017-03-26(日)13:00 - 15:00

大阪大学 基礎工学G棟5階 G516教室

Kiyofumi  Ando 太田博三 黒田剛毅 西村 宏武 Ken Kurodai Hiromasa Sakata Naoyuki Mori 吉田慶一郎 林智也 sh_bnn 西澤光生 Ayumu Asai 赵钿 Takamasa Ueno 北村桂祐 倉澤健太 + 57人の参加者
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参加費無料

昨年好評だった Deep Learning チュートリアルの続編として、画像をテーマに続編を下記の通り開催いたします。

人工知能研究会 / AIR 幹事、エクサインテリジェンス CTO の浅谷学嗣が講師を担当します!
昨年開催の Deep Leanring 入門的チュートリアルに続き、本年度はより実践的なチュートリアルを開催してまいります。
まずは画像をテーマに、多クラス分類だけでなく、物体認識や領域抽出技術を実装します。
多くの研究者や技術者が本チュートリアルで扱った技術を使いこなして、新たなソリューションを生み出す事を期待しています。

実戦的な内容であるため、Deep Learning について多少の知識がある方を想定しています。奮ってご応募ください!

第16回 人工知能研究会「Deep Learning チュートリアル 画像編:#1」

日時:3月26日(日)13時00分〜15時00分
会場:大阪大学 基礎工学G棟5階 G516教室
※ ご自身の PC を持参ください

概要

  1. 画像への Deep Learning 応用について概論
  2. Object Classification(物体認識)
    実装予定:Alexnet/VGG/GoogLeNet/Resnet の実装(Fine Tuningを主に)
  3. Object Detection(物体検出)
    実装予定:Faster-RCNN /YOLO/ Single Shot Multibox Detector
  4. Segmentation(領域抽出)
    実装予定:Fully Convolutional Neural Network / SegNet
  5. Deep Learning は何を見てるかわからない?それは過去の話です!実装編
    実装予定:Deep Learning が重要と思っている部分の可視化技術
  6. 画像の生成
     実装予定:Deep Convolutional Generative Adversarial Network(DCGAN)

使用ライブラリ(予定):Tensorflow(Caffeも対応可)

※チュートリアル時間内にできなかった内容に関しては、次回以降のチュートリアルにて実装します。

講師:

エクサインテリジェンス株式会社 取締役CTO
人工知能研究会 / AIR 幹事
浅谷学嗣

スケジュール

13:00-15:00 チュートリアル
15:00- 懇親会

コミュニティについて
人工知能研究会 / AIR

人工知能研究会 / AIR

人工知能研究会 / AIRは、次世代を担う学生自ら次世代の人工知能研究・応用を推進していくことを目標に設立されました。大阪大学、京都大学、東京大学の学生や若手研究者を中心に1000名以上の会員で活動しています。 詳しい設立趣旨などにつきましては、こちらをご覧ください。 ー 公式ウェブサイト:http://air-osaka.tumblr.com 公式 Facebook グループ:http...

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