[image 01584] 【ご案内】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

[Dan MIKAMI]

Image-MLの皆様
PRMU研究会専門委員をしておりますNTTの三上です。

信学会PRMU研究会では，信学会総合大会2016の企画セッションとして，
「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
を開催します．

本セッションでは，2名の先生をお招きして，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．


題目1：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．


題目2：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．

より詳細な情報，お願いしたい事前準備などが掲載されております．必ず下記URLを
ご確認ください．
http://www.ieice.org/~prmu/jpn/ieice2016.html

なお，本セッションが開催される，信学会総合大会での講演参加申し込みの期限が
１月６日にせまっております．上記の魅力的なチュートリアルもございます．
是非発表，聴講をご検討下さい．
http://www.ieice-taikai.jp/jpn/

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三上弾（みかみだん）　博士（工学）
NTTメディアインテリジェンス研究所 画像メディアプロジェクト
TEL: 046-859-5179, mikami.dan ＠ lab.ntt.co.jp