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深層学習入門
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はじめに
1. 機械学習
1.1. 機械学習の種類
1.2. 評価指標
1.3. モデル評価
1.4. 演習：回帰分析
1.5. 演習：ロジスティック回帰
1.6. 演習：パーセプトロン
1.7. 演習：ニューラルネットワーク
2. 深層学習
2.1. 深層ニューラルネットワーク
2.2. 畳み込みニューラルネットワーク
2.3. 敵対的生成ネットワーク
2.4. 再帰型ニューラルネットワーク
2.5. 長・短期記憶
2.6. ゲート付き再帰ユニット
3. 画像分類
3.1. 代表的なアーキテクチャ
3.2. 演習：CNN 設計
3.3. 演習：網膜疾患診断
3.4. 演習：内視鏡画像診断
3.5. 演習：胸部 X 線画像診断
3.6. 演習：蛾の種同定
4. 物体検出
4.1. 代表的なアーキテクチャ
4.2. 評価指標 mAP
4.3. 演習：Label Studio
4.4. 演習：内視鏡画像ポリープ検出
4.5. 演習：血液細胞計数
4.6. 演習：小麦穂検出
5. 領域抽出
5.1. 代表的なアーキテクチャ
5.2. 演習：レントゲン画像歯検出
5.3. 演習：内視鏡画像ポリープ領域分割
6. 付録
6.1. CUDA
6.2. Docker
6.3. conda
6.4. MMDetection
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付録
6.
付録
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