G検定対策に最適。ディープラーニングの画像認識を、CNN・ネオコグニトロン・LeNet・AlexNet・YOLO・セグメンテーション・OpenPose・Mask R-CNNまで、歴史と応用例をつなげてわかりやすく解説。画像認識の全体像が一気に理解！
★前回の動画
ディープラーニングの要素技術
★参考図書
深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版
★参考動画
【JNNS2023 特別シンポジウム】福島邦彦先生「脳に学ぶ情報処理」
【目次】
00:00 オープニング
00:58 画像認識
01:28 RGB画像
02:45 ネオコグニトロン
03:51 福島邦彦先生の講演
05:03 Lenet
07:20 selvaggia lucarelli 物体認識タスク
09:32 各種物体認識タスク
12:53 物体検出タスク
14:11 R-CNN、Fasr R-CNN、FasterR-CNN
15:48 YOLO、SSD
18:13 セグメンテーションタスク
20:29 アセマンティック、インスタンス、パノプティックセグメンテーションタスク
21:54 FCN、SegNet、U-Net
24:56 姿勢推定タスク
26:50 マルチタスク学習
★日本経済新聞
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・多様なニュースで様々な動向と構造の理解が深まる。
・関西ノリ×父目線で、家庭でも語れるニュースの小ネタを獲得。
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