電子情報通信学会総合大会 2016 企画セッション

「パターン認識・メディア理解」必須ソフトウェアライブラリ 手とり足とりガイド

概要

人工知能,マルチメディア,ビッグデータ解析など多様な分野と密接な関係がある「パターン認識・メディア理解技術」の研究開発にあたり,もはや必須のライブラリ「OpenCV3.0による画像処理」および「Pythonを用いた機械学習」のチュートリアルを開催します.より高精度な手法を希求するこの分野においては,ライブラリを使って研究開発を加速させることがスタンダードになっています.ビギナーがすぐに研究開発を始められるように,そしてエキスパートが最新実装状況を概観できるように,幅広く役立つチュートリアルとなっています.

Information

プログラム概要

スケジュール

ソフトウェア仮想環境

会場での通信状況は十分でない可能性があります.また,環境がインストール済みという前提で,直ちにチュートリアル講演を開始します. 当日は,必ず事前に皆様のノートPCに環境をダウンロード・インストールした上で,ご参集ください.

●3/10までにディスクイメージをダウンロードした方へ
ダウンロードした「ディスクイメージ ver.1」には実習で用いるデータが含まれておりません。下記リンクから「実習で用いるデータ」を追加でダウンロードしてください。 ●3/10以降に、これからディスクイメージをダウンロードする方へ
下記のリンク「ディスクイメージ ver.3」には、仮想ディスクイメージと実習で用いるデータが両方とも含まれています。 これからダウンロードする方はver.3をダウンロードしてください。
VirtualBoxによる仮想環境には次のアカウントでログインできます.VirtualBoxのインストールについて(PRMU2015年度アルゴリズムコンテストのサイトより)

仮想環境について不具合などございましたら、川西先生(kawanishi( a t )is.nagoya-u.ac.jp)宛てにご連絡ください。

題目:OpenCV 3.0 ― コンピュータビジョンを簡単化するライブラリ

講師:浦西友樹先生 (京都大学)

講演概要

本講演は,コンピュータビジョンのためのオープンソースライブラリであるOpenCV (Open Computer Vision Library) に関するチュートリアルです.カメラにより獲得される視覚情報は汎用性が高く,近年では光学式文字読み取り装置,工場での製品検査,形状モデルの獲得,車載安全装置などに実際に利用されています.本講演ではこれらの視覚情報を簡単に取り扱うことを可能とするOpenCVの最新バージョンであるOpenCV 3.0の導入から簡単な利用方法まで,実習を交えて解説します.

習得できるソフトウェア/開発環境

事前に準備して頂きたいこと

講演資料

http://bit.ly/prmu2016_uranishi_slides
ソースコード一式

講師プロフィール

題目:Pythonによる機械学習入門 〜基礎からDeep Learningまで〜

講師:川西康友先生 (名古屋大学)

講演概要

本講演は,様々な機械学習ツールを簡単に使いこなす方法に関するチュートリアルです. 近年,SVM,AdaBoost,Random Forestなどのこれまで広く利用されてきた機械学習ツールだけでなく,Deep Learningも様々なところで利用されています.本チュートリアルでは実習を通し,Python及びscikit-learnやchainerといったライブラリを使うことで,これらの機械学習ツールが簡単に利用出来るということを実体験していただきます.

習得できるソフトウェア/開発環境

事前に準備して頂きたいこと

講演資料

https://drive.google.com/folderview?id=0B42537diBqMUZWwxQUtISDNLbTg&usp=sharing

講師プロフィール