- 費用
- 55,000円(税込)
- 視聴期間
- 90日
【 本講座について 】
人工知能研究における機械学習の有力な手段として深層学習技術が急速に発展し、画像の分類や認識への応用も進んでいます。
しかし、私たちと画像との関係は多岐にわたり、画像の利用の仕方や目的も様々です。
本講座では、これらの要求に答えるために知っておくべき画像の性質や処理法について、基礎的なレベルから応用的なレベルまで触れることで、
以下のような内容の習得を目標とします。
1) 画像処理を2次元システムとして捉えることができる
2) 各種画像特徴の概念とその抽出法について理解ができる
3) 各種機械学習法と画像処理との関連性の把握ができる
また、講義内容の理解を助ける簡単な演習課題も適宜含める予定です。
【 受講要件 】
講義の内容をより深く理解するために、学部教養レベルの微積分、線形代数、確率統計の知識があることを前提としております。
最新の画像処理はAI・DS の手法に基づいていることから、AI・DS 関連の基礎知識を有すること、またはAI・DS 講座の同時受講を推奨します。
略歴
東京工業大学大学院博士課程修了後、山形大学工学部に勤務。
その後、東京工業大学工学部像情報工学研究施設へ転任し、助教授、教授を歴任。
東京工業大学科学技術創成研究院未来産業技術研究所を定年退職。
その後、日本女子大学理学部特任教授、早稲田大学客員教授を経て、本年より
東京工業大学情報理工学院特任教授として勤務。
視聴プレビュー
講座一覧
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第1回 画像と画像処理について
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第2回 画像の色と人の知覚について
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第3回 画像処理と畳み込み
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第4回 ガウス関数と画像処理
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第5回 画像の特徴とその抽出法
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第6回 各種機械学習と画像処理
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第7回 階層型神経回路網と画像処理
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第8回 深層学習と画像処理