Pythonでスペクトル解析する方法が学べる【第３弾】
画像解析AIで使われる3D-CNNを用いたスペクトルの分類プログラム
スペクトル解析は大量の情報をもとにした統計解析が一般的でしたが、「機械学習（ディープラーニング）」の発展により、機械学習を用いたスペクトル解析が注目されています。
そこで、これまで千葉大学の津村先生に、機械学習関連の技術解説、機械学習を用いたスペクトル解析の最新動向、「機械学習ライブラリ（Keras等）を用いたスペクトル解析プログラム」などのWebセミナーを実施いただいてきました。
今回は「機械学習ライブラリ(Keras等)を用いたスペクトル解析プログラム」をさらにパワーアップさせて、「画像解析AIで使用されるConv2Dを、画像（2D)と分光軸（1D)に対して適用する、3D-CNNでのスペクトル解析プログラム」を紹介いただきます。
Webセミナーでは、前回のWebセミナーで使用した「機械学習ライブラリ”Keras”」を引き続き使用して、Conv2Dの実装方法を学びます。
Pythonのコードに自信がない方や、Kerasをよくご存知ない方は、是非、事前に以下のWebセミナーもご覧ください。
※セミナー参加者には、先生が作成したサンプルプログラムもご提供いたします。
【参加いただきたい方】
- 分光・スペクトル解析に興味のある方
- ハイパー・マルチスペクトルカメラの導入を検討されている方
【津村徳道先生のご活動について】
津村徳道 先生
千葉大学 准教授
CG,画像を取得する高次元情報解析・記録・再現とその応用に取り組んでおられる先生です。
血流やシミの見え方に関する研究、色や質感を再現する研究、情動計測に関する研究、画像処理の医学応用研究など、多岐にわたりご活躍されております。
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