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こんにちは!エンジニアカフェのスタッフの岩永です!

今回は2021年8月8日に行われた第0回ディープラーニング勉強会~画像処理編~についてご紹介します。

画像処理とは

画像に対して情報工学的に行う処理で画像変換や変形、特徴量など情報を抽出したりと画像データに関わる処理全般。主にコンピューター上で行われ、さまざまなデジタル画像を目的に応じ他アルゴリズムとそれを実行するプログラミングが必要になります。

(参考にしたサイト)https://www.canon-its.co.jp/solution/keyword/detail/image/

ディープラーニングとは

人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる手法。AIの急速な発展を支える技術で、その進歩より様々な分野絵の実用化が進んでいる。その例の1つに画像処理がある。

(参考にしたサイト)https://jp.mathworks.com/discovery/deep-learning.html

イベントについて

最近話題になってきてるディープラーニング、AI。私は様々なディープラーニング、AIのイベントに参加しましたがどれも専門性が高く、参加者のほとんどがその分野の研究者やエンジニアでした。初心者でも参加して理解できるものをやろうとエンジニアカフェでディープラーニングの勉強会を開催しました。この記事では、第0回ディープラーニング勉強会~画像処理編~の様子やその内容を発信していきます。

イベントの様子はyoutubeで公開しています。動画のリンクは下記にありますのでぜひご覧ください!

今後は「ディープラーニング開発実践ハンズオン」の本を進めていき、画像処理のプログラムがかけるコミュニティーにしていきたいと思います。

youtubeのリンク: https://youtu.be/84a_WxrGeDk

イベントの内容

技術評論社が出してる「ディープラーニング開発実践ハンズオン」の本をもとにスライドで解説しました。内容は以下の4つになります。今回はノーコードで説明のみの勉強会です。

・機械学習と深層学習

・ニューラルネットワークについて

・畳み込みと使用される層

・画像処理のタスクと使用されるモデル

これらを簡単に内容を説明します。

・機械学習と深層学習

ここでは機械学習と深層学習(ディープラーニング)の立ち位置の説明と深層学習に使われるディープニューラルネットワークの構造の説明を行いました。

・ニューラルネットワークについて

ニューラルネットワークがどのように学習をし、どこが重要になるのかを説明しました。

・畳み込みと使用される層

ニューラルネットワークを説明した後で画像処理に用いられる層の種類とその働きを説明しました。下はそのうちの1つMaxPooling層です。これは色月の枠から大きい数字を抽出し、それを出力値とするものです。

・画像処理のタスクと使用されるモデル

ここではざっくりと画像処理の種類を説明しました。そのうちの1つが画像の分類です。次回以降は詳しく説明し、プログラムを実行する予定です。

参加者の様子

今回はオンラインとオフライン(メインホール)を併用して行い、オンラインでは28人、オフラインでは4人参加していただきました。

イベント終了後、参加者にイベントの感想を聞きいて、「わかりやすくてよかった」と高評価でした!

しかし、中にはプログラムの例が欲しいという声もありました。次回はプログラムを書いてく予定ですので、ご期待ください!

最後に

私は今までにpythonの勉強会を実施し、それまでは申込者は約30人でしたが今回は申込者が40人を超えまして、とても嬉しいです。また、次回もディープラーニング勉強会を行い、参加者がディープラーニングを好きになるように頑張っていきたいです!

今後もエンジニアカフェでは様々なイベントを未経験でも参加できる形で開く予定です。皆様のご来館お待ちにしております。

エンジニアカフェについて

エンジニアカフェは、福岡をエンジニアの聖地に、という思いから「エンジニアが集まる·活躍する・成長する街、福岡の実現を目指す “エンジニアフレンドリーシティ福岡”」の取り組みのひとつとして2019年8月に誕生しました。

個人、コミュニティに関わらず、エンジニアやエンジニアに関わる人、またエンジニアを目指す人の様々な相談に対応し活躍できる環境づくりをサポートしており、エンジニアによるエンジニアの為のイベントを開催。さまざまな技術トピックのイベントに会場を提供しています。

※コミュニティマネージャーへのご相談についてはこちらを参考ください。

業種などの垣根を超え、エンジニア同士の多様多種なコミュニケーションを促進し、エンジニアにとってあらゆる機会を創出するため活動しています。

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