画像認識技術およびディープラーニングの基礎と外観検査への応用【Live配信対応:アーカイブ付】
開催日 |
10:30 ~ 16:30 締めきりました |
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主催者 | サイエンス&テクノロジー株式会社 |
キーワード | 機械学習・ディープラーニング 情報技術 光学技術 |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | Live配信セミナー(リアルタイム配信) ※会社・自宅にいながら受講可能です※ |
機械学習を用いた画像認識技術、そこで使用されるディープラーニングの基礎について解説!
外観検査技術に、ディープラーニングをはじめとする機械学習技術を活用します!
さらに進んだ外観検査へ。画像認識とディープラーニングの最新技術とは?
セミナー講師
(株)リコー イノベーション本部 AI応用研究センター 主席研究員 笠原 亮介 氏
【経歴・専門・受賞など】
2004年 東北大学 大学院工学研究科 電気・通信工学専攻 博士課程前期修了
2004年 (株)リコー入社 撮像システムと機械学習を用いた画像認識技術の研究開発等に従事
2019年 東北大学 大学院工学研究科 通信工学専攻 博士課程後期修了・博士(工学)
精密工学会主催 外観検査アルゴリズムコンテスト2014 優秀賞受賞
精密工学会主催 外観検査アルゴリズムコンテスト2015 優秀賞受賞
セミナー受講料
※お申込みと同時にS&T会員登録をさせていただきます(E-mail案内登録とは異なります)。
55,000円( E-mail案内登録価格52,250円 )
E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で 55,000円 (2名ともE-mail案内登録必須/1名あたり定価半額27,500円)
【1名分無料適用条件】
※2名様ともE-mail案内登録が必須です。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価半額で追加受講できます。
※請求書(PDFデータ)は、代表者にE-mailで送信いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
(申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。
※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合:49,500円 ( E-Mail案内登録価格 46,970円 )
※1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
※他の割引は併用できません。
受講について
Zoom配信の受講方法・接続確認
- 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信となります。PCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
- 申込み受理の連絡メールに、視聴用URLに関する連絡事項を記載しております。
- 事前に「Zoom」のインストール(または、ブラウザから参加)可能か、接続可能か等をご確認ください。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- セミナー中、講師へのご質問が可能です。
- 以下のテストミーティングより接続とマイク/スピーカーの出力・入力を事前にご確認いただいたうえで、お申込みください。
≫ テストミーティングはこちら
特典
- ※出席参加者に限り、アーカイブ:録画映像(5日間視聴可)も付いています。繰り返しの視聴学習が可能!
(※原則編集は行いません。3営業日以内を目途にZoomのURLまたは当社サイトのマイページからご視聴いただけます。)
配布資料
- PDFデータ(印刷可/編集は不可)
※PDFデータは、セミナー開催日の2日前を目安にマイページからダウンロード可能になります。
セミナー趣旨
近年、自動運転を始めとする多彩なアプリケーションに必要な技術として盛り上がっている機械学習を用いた画像認識技術、またそこで使用されるディープラーニングの基礎について説明致します。
具体的には、光学系を用いた画像の撮影に関する技術から、画像認識技術の概要、一般的な画像認識処理フロー、評価方法、様々な画像認識アルゴリズムについて、また、ディープラーニングの基礎、それらの外観検査技術への応用例を含む、外観検査技術全般にわたり解説致します。機械学習ベースの画像を用いた外観検査技術に興味がある方におすすめ致します。
習得できる知識
ディープラーニングをはじめとする機械学習技術を活用した外観検査技術の概要、キーポイントと課題
セミナープログラム
- 画像認識技術の概要
- キー技術
- 画像の撮影
- 撮影画像
- 各種カメラ
- 画像処理
- 光学系と画像処理の最適化設計
- 偏光カメラ
- 画像認識技術
- 機械学習を用いた外観検査について
a. 機械学習とは
b. 一般的な物体認識の処理フロー - 学習サンプル
- 特徴量の設計について
- 学習の種類
- 性能評価
- 機械学習による外観検査アルゴリズム開発のポイント
- 機械学習を用いた外観検査について
- ディープラーニングの基礎
- 応用用途と発展の歴史
- 基本形
- 学習方法
- 層構成
- 正則化
- 畳み込みニューラルネットワーク
- 実行コード解説
a. テーブルデータ分類例
b. 画像認識例
c. 画像検査例
- 様々な画像認識アルゴリズム
- 画像認識処理の歴史
- 代表的な処理
- 外観検査技術の実例
- 鋳造部品の画像検査アルゴリズム例
- 路面凍結部検出アルゴリズム例
- 画像認識技術を用いた欠陥検査の今後の動向
□質疑応答□