科目名	IoT環境における画像処理・理解技術基礎
単位数	2単位
受講方法・期間	受講：オンデマンド GoogleClassroomで配信されるe-Learningコンテンツ 　-オンライン指導：なし 　-質問受け付け：コンテンツの学習期間と同じ（GoogleClassroomのQ&A掲示板）
講師	木下 浩二（愛媛大学），一色 正晴（愛媛大学）
講座概要	画像処理ライブラリOpenCVと機械学習ライブラリscikit-learnを使って，画像処理と特徴抽出，画像認識の基礎技術を学びます．さらに，深層学習による画像認識の原理を学びます． Jupyter NotebookやGoogle Colaboratoryで実行できるノートブック（ipynb形式）を提供しますので，サンプルを試しながら学ぶことができます．
コンテンツ内容	第１講 イントロダクション -- 画像処理・画像認識で何ができるのか 第２講 画像情報の変換 第３講 色変換と二値化 第４講 サポートベクターマシン（SVM）と手書き文字の識別 第５講 深層学習：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
到達目標	１．画像の前処理（コントラストの調整，ノイズ除去等）の原理を説明できる． ２．画像を理解するための特徴（エッジや形状）を抽出する方法を説明できる． ３．画像認識の原理や注意点を説明できる． ４．SVMやCNNで画像認識ができる．
科目の単位認定	単位認定60点以上
オンライン指導日の環境	なし
備考	・演習環境としてGoogle Colaboratoryを使います．Gアカウントを取得すると無料で使えます． 　事情でGoogle Colaboratoryが使えない場合は，Jupyter Notebookが使える環境をご準備下さい． ・本コンテンツは，2020年6月27日（土曜日）および6月28日（日曜日）にenPiT-Pro Embで実施した 　「IoT環境における画像処理・理解技術」の一部を再編集したものです．