1 ディープラーニングの現在

2 畳み込みニューラルネットワーク
　2.1 畳み込み層
　2.2 プーリング層
　2.3 全結合層
　2.4 出力層

3 畳み込みニューラルネットワークの学習
　3.1 誤差逆伝播法
　3.2 最適化法（SGD / Adam / RMSProp）

4 ネットワーク構造
　4.1 AlexNet
　4.2 VGG
　4.3 GoogLeNet
　4.4 ResNet
　4.5 SE-Net

5 汎用性を向上させるためのテクニック
　5.1 Dropout
　5.2 バッチ正規化
　5.3 インスタンス正規化
　5.4 データ拡張（Mixup, Cutout 等）

6 物体検出への応用
　6.1 Faster R-CNN
　6.2 YOLO
　6.4 SSD

7 セグメンテーションへの応用
　7.1 FCN
　7.2 SegNet
　7.3 U-Net
　7.4 PSP Net
　7.5 DeepLab V3

8 判断根拠の可視化
　8.1 CAM
　8.2 CAM Grad
　8.3 Attention Branch Network
　8.4 判断根拠を活用した精度向上

9 ディープラーニングのフレームワーク
　9.1 Chainer による実装
　9.2 Pytorch による実装
　9.3 Neural Network Console 


講師紹介

2002年　奈良先端科学技術大学院大学博士前期課程修了
2002年　オムロン株式会社入社
2011年　中部大学大学院博士後期課程修了（社会人ドクター）
2014年　中部大学工学部情報工学科　講師
2017年　同准教授

＜学会＞
　IEEE, Computer Society　/　電子情報通信学会　/　情報処理学会

＜受賞＞
　2013年6月　電子情報通信学会　PRMU研究会　研究奨励賞　受賞
　2013年6月　電子情報通信学会　情報・システムソサイエティ論文賞　受賞
　2011年11月　ACPR2011 Best poster award　受賞
　2011年6月　SSII2011 オーディエンス賞　受賞
　2010年7月　MIRU2010　ベストインタラクティブ賞　受賞
　2010年7月　MIRU2010　優秀学生発表賞　受賞
　2009年6月　SSII2009　高木賞受賞。
　2007年6月　CVPR2007 Best Student Award　受賞