深層学習
最先端AI認識手法の基礎から応用まで
このような学問です
深層学習は、AIの学習方法として注目を集めている方法です。人間の脳神経を模したニューラルネットワークにより、音声や信号、画像を学習し、認識を行います。
社会での応用先はこのような分野です
深層学習は、主に認識タスクで用いられています。音声認識や画像認識、顔認証などの認証、セキュリティや危険予知などの異常検知などに用いられています。
このような講義内容です
本科目ではニューラルネットワークの基礎から、多層パーセプトロン、畳み込みニューラルネットワークに代表される深層学習について習得します。また、深層学習の応用についても習得することを目指します
講義方法に特徴があります
理論の講義だけではなく、例題や演習問題に取り組むことによって、深層学習を正しく行うために基礎の習得を目的とします。
所属 ： センター長 工学部電気電子・情報工学科 情報コース
講師 ： 准教授 加藤 邦人
岐阜大学人工知能研究推進センターセンター長。コンピュータビジョン、画像認識の研究に従事し、特に最近はディープラーニングを用いたコンピュータビジョンの基礎理論から産業応用までを広くを研究している。成果は高く認められ、多数の受賞を受けている。
