Practical Training on Image and Text Analysis Using Deep Learning
ディープラーニングによる画像・テキスト解析実践研修
Pythonを用いて，ディープラーニングの実践技術を学びます。
Training Detail
研修詳細
研修名
ディープラーニングによる画像・テキスト解析実践研修
概要
Pythonを用いて，ディープラーニングの実践技術を学びます。
主に，画像解析とテキスト解析について，実際にどのように活用するかを，手法を知り，実践を通じて学びます。
ディープラーニングのライブラリとしては，TensorFlowを中心に使用します。
研修
カリキュラム
詳しくはこちらをクリック ↓
- ディープラーニングとは
- AIと機械学習，ディープラーニング
- ディープラーニングでできること
- 開発環境：Python，AnacondaとTensorFlow
- 数学の準備：偏微分，線形代数
- ディープラーニングで使われる技術
- ニューラルネットワーク
- ディープニューラルネットワーク
- 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
- 再帰型ニューラルネットワーク（LSTM/RNN）
- 画像処理①－前処理
- 画像を集める方法
- サンプル画像，学習用画像
- 画像検索API
- Webクローリング，スクレイピング
- クローラーの作成，Scrapy
- クローラー作成にあたっての注意
- 画像データのラベル付け，クレンジング
- 画像処理②－変換処理
- 画像処理の手法
- 形状認識，Average Hash
- 画像データをPythonのデータ型に変換
- 画像処理③－解析処理
- CNNを実践して画像認識
- 判定精度の向上
- 画像処理ライブラリ OpenCV
- テキスト処理①－前処理
- テキストを集める方法
- 集めるデータの形式（CSV，テキスト，PDFなど）
- 文字コード変換
- Webスクレイピング
- データベースへの保存
- テキスト処理②－変換処理
- 形態素解析 Mecab, Janome
- 文章のベクトル変換 Word2Vec
- 類似度判定 n-gram
- テキスト処理③－解析処理
- ベイジアンフィルタ
- テキスト分類（多層パーセプトロン）
- LSTMでの文章の自動生成
- 画像OCR－文字認識
- 画像を文字に変換する
- テキスト領域の認識
- いろいろなフォントを学習させる
- 今後の発展・高速化手法
- 次元圧縮
- オートエンコーダ
- 転移学習
- 強化学習
研修日時
※詳しい日時はご相談ください。
価格
お客様のニーズに合わせて研修を設計した上で、お見積りをさせていただきます。まずはお気軽にお問い合わせください。
Contact Form
お問い合わせフォーム
まずは具体的な課題をお聞かせいただけますか？
貴社の課題解決に役立つかご提案させていただきます。