日時

2021.01.12（火） -　2021.01.26（木）

場所

オンライン（職場やご自宅からご参加いただけます）
※ソフトピアジャパンからの受講も可能です

参加費

無料

資料

AI開発人材育成研修フライヤー（pdf形式：1.0 MB）

対象

・岐阜県内の企業従事者および岐阜県内に在住の方
・AIを使った画像認識に関心がある方
・簡単なプログラミングが分かる方（推奨）
・高校程度の数学が理解できる方
　※事前の数学研修を用意しています。希望される方はオプションの事前研修「AIに必要な数学」をご受講ください。
　※オプション研修のみの受講はできません。

・申込者多数の場合は、締切日前に募集を終了する場合があります。
・岐阜県内に事業所をお持ちの企業・団体等に所属する方、岐阜県内に在住の個人の方を優先させていただきます。
・１社より複数名のお申込みをいただいた場合は、人数を調整させていただくことがあります。
・それ以上のお申込みがあった場合は、抽選とさせていただきます。

定員

15名

内容

・申込締切日　　令和２年12月11日（金）17:00

・本研修はZoomを利用したオンライン研修となります。
・IoT・IT人材育成研修「オンライン研修マニュアル」にて受講環境をご確認ください。
「オンライン研修マニュアル」
・演習を行うため、２画面以上での受講環境を推奨します（マルチモニター、PC2台、PCとタブレット　など）

１日目 1月12日（火）　　　AI・画像認識とは
10:00 - 15:00 (9:30開場)	画像特徴をとらえるために（画像処理の基礎） ・ディジタル画像 ・空間フィルタリング 画像を認識するとは（パターン認識の基礎） ・特徴空間・特徴ベクトル ・最近傍決定則 ・特徴間の距離・類似度
２日目 1月19日（火）　　　ニューラルネットワークの基礎
10:00 - 15:00 (9:30開場)	AIが学習するとは ・パーセプトロンの学習規則 ・Widrow-Hoffの学習規則 ・誤差逆伝播法 AIを構築する ・ニューラルネットワークの構成（全結合層、活性化関数、損失関数、最適化アルゴリズム）
３日目 1月26日（火）　　　画像におけるディープラーニング技術
10:00 - 15:00 (9:30開場)	画像認識AIを構築 ・畳込みニューラルネットワークの構成（畳込み層、プーリング層） ・残差ネットワーク わずかな違いを認識する ・深層距離学習（角度を用いた損失関数） ・画像による異常検知例
◆オプション 事前研修（集合）　12/21（月）、22（火）「AIに必要な数学」研修（2日間）
10:00 - 17:00	AIの仕組みを理解するためのベクトル、微分、行列といった数学の知識を学習します 場所：ソフトピアジャパン内 講師：株式会社タノキバ　　 カリキュラム １、中学数学の復習 ２、ベクトル ３、AIの仕組み ４、行列 ５、微分
◆オプション 追加研修（集合）　2/8 （月）「NNCを使った機械学習入門 ～画像を用いた分類処理モデルの実装～」
9:30 - 17:30	AIの仕組みを理解した後は実装にチャレンジ！GUIで手軽に実装体験 場所：ソフトピアジャパン内 講師：株式会社インテックス カリキュラム １、イントロダクション （１）現在の「人工知能」 （２）ニューラルネットワークの考え方 （３）SonyNNCについて ２、NNCを用いた分類１ （１）NNCを用いたニューラルネットワークの設計 （２）「DATASET」の作成手順 （３）NNCでの学習と結果確認 ３、NNCを用いた分類２ （１）畳み込みニューラルネットワーク（CNN） （２）再帰型ニューラルネットワーク（RNN） ※NNC（ニューラルネットワークコンソール）はソニーネットワークコミュニケーションズのAIツールです「SONY Neural Network Console」

講師

山田やまだ 博文ひろぶみ氏

独立行政法人国立高等専門学校機構　岐阜工業高等専門学校 電気情報工学科　准教授

主催

主催	公益財団法人ソフトピアジャパン

問い合わせ先

部署	産業人材育成室
TEL	0584(77)1166
FAX	0584(77)1105
E-mail	training"at"softopia.or.jp　※"at"を@に換えて送信してください