主催 日本テクノセンター
日時 2021年07月26日(月) 10:30 ~ 17:30
受講料 一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込)
受講方法
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
ウェビナー概要
Googleの機械学習（人工知能）のプログラミング言語として有名になったPythonは、ライブラリの豊富さと簡単さから様々な応用分野で利用され、今日最も注目されている言語の１つです。本講座では、Pythonを用いた応用の中でも近年最も発展の著しい画像処理と機械学習について扱います。画像処理も機械学習もライブラリが充実しているため数学的な理解が深くなくてもステップを踏んで学習、体験し、ちょっとしたコツを理解することで自分で応用してみることができます。本講座では、画像処理・機械学習のプログラムを学ぶのに必要なPythonプログラミング、画像処理・機械学習とともによく使われる数値計算ライブラリ、グラフ表示ライブラリの説明を行い、画像処理、機械学習の基礎から説明し、実際にプログラムを示しながら講義を進めていきます。また、使用するプログラムは配布しますので後で活用することが可能です。
対象者
・画像処理、システム、ソフトほか関連企業の技術者の方
・画像処理、機械学習の初学者、基礎を学びたい方
・今後、画像処理、機械学習などを用いた仕事に関わりたい方
プログラム
１．画像処理のためのPythonプログラミング
（１）．Pythonの概要、他言語との違い、インストール方法
（２）．基本となるデータ型と演算子(算術演算子、代入演算子など)
（３）．リスト型データの定義、要素へのアクセス、操作、タプル、辞書
（４）．制御構造(条件分岐、繰り返し処理)
（５）．関数とは何か、その定義と実行、キーワード引数、複数の戻り値
（６）．クラスの定義、利用
（７）．モジュール
２．画像処理、機械学習と一緒に使われるライブラリ
（１）．グラフ作成・表示処理(Matplotlib)
（２）．数値計算処理(NumPy)
３．画像処理の基礎と応用
（１）．画像処理の基礎: ピクセルとは何か？画像の読み込み、表示、保存
（２）．NumPyによる画像処理とOpenCVによる画像処理の違い
（３）．画像の色変換: HSV、グレースケール変換、２値処理(閾値処理､大津の手法)､反転処理 （４）．アフィン変換(拡大縮小、フリップ処理､回転など)と透視変換
（５）．線検出､円検出､ラベリング処理､輪郭抽出、モルフォロジー変換
（６）．フィルタ処理: 畳み込み処理(ノイズ処理、エッジ抽出)､メディアンフィルター処理 （７）．テンプレートマッチング、顔検出、局所特徴量を用いた物体検出
（８）．動画像処理､差分や混合正規分布による動物体検出
４．機械学習による画像処理の実践
（１）．人工知能、機械学習、深層学習の違い
（２）．人工ニューロン、単純パーセプトロン、多層パーセプトロン(MLP)、ニューラルネットワーク(NN)､画像分類を行うための全工程
（３）．機械学習の種類
ａ．教師有り学習
ｂ．教師無し学習
（４）．多層パーセプトロンによる画像のクラス分類の実践､学習結果の利用
（５）．TensorFlowとKeras、CNNによる画像のクラス分類の実践、学習結果の利用、ドロップアウト
（６）．自前の画像データを用いた画像の機械学習手法、学習済みネットワークの活用、画像の水増し、ファインチューニング
５．まとめと今後の動向
・Functional API、物体検出、生成型DeepLearning、異常検知など