【開催予定日(コース番号・日程)】
V0051 2017年08月03日(木)〜08月04日(金)
【受講料】
21,000円
【定員】
12名
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 進化的計算法を用いた画像処理プログラム実行例
1.コースの概要
 最適化法として注目されている進化計算法を画像処理プロセスの自動構築や画像認識における特徴量の選択や認識プロセスの最適化に適用する技術で進化的画像処理・進化的画像認識の理論と応用について実習を通じて習得できます。【実際に処理してみたい画像をお持ちの方は進化的画像処理・認識を試すことができます。】

2.使用機器等
 パソコン,汎用画像処理ソフトウェア、ニューロ構築ツール

3.担当予定講師
 横浜国立大学大学院 環境情報研究院 教授 長尾 智晴(知能情報学・ロボティクスの研究をされており、画像処理・認識の分野でも数多くの研究開発・企業との共同研究に取り組まれています)

4.ご受講に際して
 1日の開講時間は、10:00〜16:45(昼休憩45分)の6時間 (計12時間) となります。

5.関連コース
V002
V003
V023

6.その他
【前提知識】画像処理・認識技術に関する基礎知識

受講者の声
  • 進化的処理方法について理解が深まりました。自分の業務の課題解決に進化的画像認識の考え方が参考になりました。
  • 巷で話題のディープラーニングについて、利点と課題、開発として取り組む際の留意点がよくわかった。また、進化的機械学習にも取り組んでいければと思った。
  • 遺伝的アルゴリズムの画像認識への応用方法が理解できた。
  • 機械学習を専門としていますが、現実の問題への適用、及びDPの新価がわかり有用でした。
  • 技術課題(GAなどの進化的計算法)の解決に繋がりそうなことが分かった。

7.カリキュラム概要※
教科項目 教科細目 時間
1.画像処理・認識技術の現状と課題 (1)画像処理技術の現状と課題
(2)画像認識技術の現状と課題
(3)進化的画像処理ソフトウェアの紹介
1.5H
2.画像処理技術のキーポイント (1)画像の変換処理とその応用
(2)画像の周波数解析とその応用
(3)動画像処理とその応用
2.0H
3.画像認識技術のキーポイント (1)SVMなどのパターン識別法とその応用
(2)立体認識の原理と応用
(3)神経回路網による画像認識
2.0H
4.進化的計算法 (1)遺伝的アルゴリズムと遺伝的プログラミング
(2)その他の進化計算アルゴリズム
1.5H
5.進化的画像処理 (1)進化的画像処理の原理
(2)進化的画像処理の方法
(3)進化的画像処理の適用事例
2.5H
6.進化的画像認識 (1)進化的画像認識の原理
(2)進化的画像認識の方法
(3)進化的画像認識の適用事例
2.5H

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 また、都合により予告無く内容が変更になる場合がございますので、予めご了承ください。