ディープラーニングの
基礎を
習得した後の
画像領域の
独学での
学習に
これらの技術を
すでに仕事で
使用しているも
FEATURE
FEATURE1
実務に活きるスキルにフォーカス
モデル構築以外にも、アノテーションから後処理まで、実問題と照らし合わせながら学習を進めます。 そのためコース終了後には実務に活かせる基礎的な力を習得できます。
FEATURE2
座学だけで終わらせない講義構成
学習から演習のサイクルを繰り返すことで、理解して終わりではなく「使える」状態にもっていくことができます。ただ技術を身につけるだけでなく活用を見据えたコンテンツとなっています。
FEATURE3
フレームワークに PyTorch を使用
開発が終わってしまった Chainer を使っていた方等、PyTorch が初めての方でもわかりやすい事前予習動画を準備しているので、安心して講義当日を迎えることができます。
skill
SKILL01
★☆☆
物体検出とセグメンテーションにおいて、最新のアルゴリズムまで歴史から解説を行います。最新の提案手法は、これまでの手法の改良であることが多く、ベースとなる手法を理解することは最新動向を自力で追う基礎固めとなります
SKILL02
★★☆
実務においては Github などに公開されているコードを使い、手持ちのデータに合わせることが一般的です。受講後も任意の学習済みモデルを実装する力をつけることができ、活躍の幅が広がります。
SKILL03
★★★
物体検出とセグメンテーションの歴史や活用事例、有名なモデル、基本技術の理論を学び、実装を通して一連の流れを身につけることができます。環境構築やアノテーションも含み、受講後の活用イメージが湧きます。
reason
01
キカガクは「教育のプロ集団」です。難しいことをわかりやすく伝えるために徹底した訓練を全員が受けています。講師は正社員のみに絞り、講義の質を維持することを最優先に考えています。
02
従来型のスライドを用いた講義ではなく、手書きやハンズオン形式による習熟度の高い受講生積極参加型の講義
03
特定の業界に特化した企業と協力することで、専門的かつ実践的な講義内容を実現
curriculum
※横スクロールでご覧いただけます
事前予習動画
参加必須
所要時間 | 章 | 節 |
15 分 | 環境構築 |
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50 分 | ニューラルネットワークの基礎 |
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25 分 | CNN の基礎 |
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220 分 | PyTorch の基礎 |
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1日目
参加必須
時刻 | 章 | 節 |
9:30-10:30 | イントロダクション |
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10:30-11:00 | 環境構築 |
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11:00-12:00 | 体験してみよう |
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13:00-14:30 | セマンティックセグメンテーションの歴史と基本技術 |
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14:30-15:30 | アノテーション |
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15:30-16:30 | 実装 |
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16:30-17:30 | 演習課題 |
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2日目
参加必須
時刻 | 章 | 節 |
9:30-10:30 | 体験してみよう |
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10:30-11:30 | 物体検出の基礎知識 |
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12:30-14:00 | 物体検出の歴史と基本技術 |
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14:00-15:00 | アノテーション |
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15:00-16:00 | Github から 実装 |
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16:00-17:30 | 演習課題 |
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165,000 円
(税込 円)
Azure使用料とオンライン資料の費用込みの価格になります。
faq
プログラミング未経験者でもわかる予習動画がございます。こちらを学習して頂く事でセミナー受講は十分に可能です。もし、不安なようであれば早めに申し込んで頂き、予習の時間を多くとる事をおすすめしております。
はい、可能です。請求書発行に関する情報は、お申込み後のメールにてご連絡差し上げます。
こちらのフォームより必要情報を記入ください。担当者より見積書をPDFでお送りさせていただきます。
A. バウチャーチケットをご用意しております。先払いで購入して頂き、発行日より1年間が有効期限となります。ご希望の方はこちらのフォームより必要情報をご記入ください。