京都大学AI研究「画像メディア」の集中講義が5月23日より東京で開講~『⼈を知る』⼈⼯知能講座~

世界のAI研究の最先端研究拠点の1つである、「京都大学知能情報専攻」の最新の研究成果も含めた座学と実践的演習を提供、実務者向けの実践的講座、東京丸の内で開講

京⼤⼤学院情報学研究科知能情報学専攻の7つの研究室の教員が各1セッションを担当し、それぞれの最先端の⼈⼯知能の研究成果について「座学」と「演習」を組み合わせて集中講義を実施。
2019年5月23日から、セッション1「画像メディア」を開始。コンピュータービジョンに関して、特に人の意図理解に着目。その最新の研究動向紹介を筆頭に、特徴量検出と識別器学習の基礎理論を踏まえ、深層学習の基礎からその体、顔、視線の向きの推定への適用を具体的に実装しながら理解を深めるセッション。
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻では、「人を知る」人工知能の実現を目指し、各専門の研究者が切磋琢磨し、多角的かつ融合的な研究を進めています。
この度、2019年5⽉23⽇〜11⽉末に企業の実務者向け講座「『⼈を知る』⼈⼯知能講座」を開催する運びとなりました。
京都大学の研究成果も含めた最先端の基盤技術と基礎理論をより広く知っていただくことにより、「人を知る」人工知能を活用した未来社会の産学の垣根を超えた創生に向けたつながりの場となることを期待しています。
2019年5月〜11月(各セッション4日 全28日)9:30〜18:00での実施となります。
講座は3分野、7つのセッションから成り、それぞれ1つの研究室が講座を提供します。
5月23日よりセッション1「画像メディア」が開始いたします。

■セッション1「画像メディア」の詳細
https://www.kyodai-original.co.jp/jinkouchinou/curriculum_session1.html


●5月23日(木)
[講義] コンピュータビジョン動向:特に人の意図理解を中心とした最先端の研究の俯瞰
[講義] 画像特徴量:畳み込みフィルタ、微分フィルタ、SIFT、HoG
[演習] 画像特徴量:HoGの解析と可視化
[講義] 識別器:最近傍探索、線形分類器、マージン最大化、サートベクトルマシン
[演習] 表情認識:実画像処理、多クラス分類

 

5月24日(金)
[講義] MLPと学習:多層パーセプトロン、最適化、交差検定、過学習
[演習] PyTorch, MNIST:深層学習フレームワーク、手書き文字認識
[講義] ConvNet:畳み込みニュートラルネットワーク、確率的勾配法、損失関数、バックプロパゲーション
[演習] VGG ImageNet:学習済み深層学習モデル、ImageNetを用いた交差検定
[演習] 深層表情認識:畳み込みニュートラルネットワークを用いた表情認識 

5月30日(木)
[講義] 視線推定:視線推定背景、深層学習モデル
[演習] データ取得と準備:画像撮像、データアノテーション
[講義] ファインチューニング:学習済みモデルの活用
[演習] 視線推定:自己画像での視線推定
[演習] アプリケーション:注視と表情認識を用いたアプリケーションの実装 

5月31日(金)
[講義] 2次元姿勢:特徴点検出、人体の部位検出、二部グラフマッチング
[演習] OpenPose:2次元姿勢推定深層学習モデル
[講義] ジェスチャー認識:姿勢を用いたジェスチャー認識
[演習] 人を知るデジタルサイネージ:表情・視線・ジェスチャーを用いたインタラクティブなアプリケーション

■講座の特徴
この講座では、京都大学情報学研究科知能情報学専攻の教員による最先端の研究成果も含めた座学と実践的演習を通し、「人を知る」人工知能研究のテーマに基づいた多面的かつ広い視野を持った人工知能の基盤技術の習得を目指します。
<学ぶことのできる3つの分野>
・画像・音声・言語などにおけるメディア情報処理、
・数理論理学や統計的機械学習における理論基盤
・脳活動やコミュニケーションの認知科学・心理情報学的解析

■要項
日  程 :2019年5月~11月(各セッション4日 全28日)9:30~18:00
場  所 :京都アカデミアフォーラム in 丸の内 (東京都千代田区丸の内1-5-1 新丸の内ビルディング10階)
定  員 :各セッション30名程度
対  象 :人工知能を活用した課題解決に取り組んでいる・取り組みたい技術者
受講料 :500,000円(税込)/ 1セッション(昼食・懇親会付)
(7セッション一括申込 2,800,000円(税込))※各セッションの受講者は異なっても可
締 切: 第1次 2019年5月9日(木)
各セッション定員に達しない場合は引き続き募集します(締切:各開講日の2週間前)
必要なもの: 受講生は無線LAN接続可能な自分のPCと電源アダプタをご用意ください。演習環境はこちらで準備いたします。
主  催 :京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻/京大オリジナル株式会社 
協 賛  :日本マイクロソフト株式会社
申込・詳細:https://www.kyodai-original.co.jp/jinkouchinou/index.html
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