【中止】画像認識技術および深層学習の基礎と製造業などにおける応用展開～処理フローやコード解説、少数データ時への対応など実践的な内容を交えて解説～

セミナー趣旨

  近年、多彩なアプリケーションに必要な技術として実用化が進んでいる画像認識技術に関して、カメラによる画像の撮影から、機械学習技術や深層学習(ディープラーニング)の活用まで基礎から説明致します。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、深層学習の基礎、様々な画像認識アルゴリズム、また外観検査などへの応用に関して解説致します。画像認識技術について知りたい方に幅広くおすすめ致します。いくつか講座後出来る演習も準備致します。

受講対象・レベル

深層学習をはじめとする機械学習ベースの画像認識技術に興味がある方

必要な予備知識

予備知識として画像データに対する一般的な知識があると理解が深まります

習得できる知識

・画像認識用の画像撮影に関する知識
・機械学習の概要
・深層学習（ディープラーニング）の基礎
・画像認識技術の基礎
・画像認識技術のアプリケーション例

セミナープログラム

1．画像認識技術の概要
　　1．画像認識技術の応用用途
　　2．画像認識のキー技術
2．画像の撮影
　　1．撮影画像
　　2．各種カメラ
　　3．画像処理
　　4．光学系と画像処理の最適化設計
　　5．偏光情報の活用
3．機械学習の基礎と画像認識
　　1．機械学習とは～近年のトレンド～
　　2．機械学習の考え方
　　3．一般的な画像認識AIの処理フロー
　　　a. 学習サンプル
　　　b. 特徴量の設計について
　　　c. 機械学習の種類
　　　・教師あり学習
　　　・教師なし学習
　　　・半教師あり異常検知
　　　d. 性能評価方法
　　4．機械学習による開発のポイント
　　演習問題：少量サンプルテーブルデータの分類問題
4．ディープラーニングの基礎
　　1. 応用用途と発展の歴史
　　2. 基本形
　　3. 学習方法
　　4. 層構成
　　5. 正則化
　　6. 畳み込みニューラルネットワーク
　　7. 実行コード解説
　　　a. テーブルデータ分類例
　　　b. CNNを用いた画像認識例
　　　c. ディープラーニングを用いた画像検査例
　　演習問題：ディープラーニングを用いた分類問題
5． 様々な画像認識アルゴリズム
　　1．画像認識処理の歴史
　　2．代表的な処理
　　・特定物体認識
　　・一般物体認識
　　・物体検出
　　3. 少量学習データに対する対応　～画像生成、転移学習、ドメイン適応～
　　演習問題：CNNを用いた画像認識問題
6．画像認識技術のアプリケーション例～実務にあたって～
　　1．鋳造部品の画像検査アルゴリズム例
　　2．路面凍結部検出アルゴリズム例
　　3．転移学習を使った欠陥検査例
7．画像認識と機械学習技術の今後の動向
　　1．AIの急速な発展
　　2．AIの製造業への応用

■ご講演中のキーワード
画像認識、機械学習、深層学習、ディープラーニング、外観検査、画像処理、アルゴリズム、カメラ

■受講された方の声（一例）
・全く知見の無い中で、受講させていただきましたが丁寧な説明で分かりやすかったです。
・この分野の素人だったのですが、概要から実際の活用場面、参考となる勉強方法など大変参考になりました。
・学習結果の評価方法は実際の業務にも用いることができそうです。
・AIについて基礎的な知識を知りたかったので参加させていただきました。
   画像認識を行う際に注意する点など理解できて良かったです。
・講師の方のご経験からくるお話しでしたので、私もPJの活動を進めていく上で、多くの同調できるお話がありました。
　更に多くの新しい知識・情報を得ることができ、今後活用していきたいと思います。
・全般的に興味深い内容で、受講して良かったです。ありがとうございました。
   などなど……ご好評の声を多数頂いております！

セミナー講師

 株式会社ブライトヴォックス 取締役CTO   笠原 亮介 先生

■ご略歴
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）
2022年より株式会社ブライトヴォックス取締役CTO
■ご専門および得意な分野・ご研究
画像処理、機械学習、画像認識、信号処理、FPGA
■本テーマ関連学協会でのご活動
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
IPSJ Transactions on System LSI Design Methodology Best Paper Award受賞

セミナー受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名52,800円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
  （開催1週前～前日までには送付致します）
  ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです
  →環境の確認についてこちらからご確認ください
• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です
  →こちらをご確認ください