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フィジカルAI時代における知能化センシングの基礎と応用

フィジカルAI時代における知能化センシングの基礎と応用

~センサデータ解析から現場実装まで~
オンライン 開催

アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年3月31日〜4月7日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年4月3日まで承ります。

概要

本セミナーでは、フィジカルAIの基盤技術として、人工知能・機械学習の基礎から各種ニューラルネットワーク、ディープラーニングの原理と応用を解説いたします。
また異常音検出や水道管漏水検出などの実例に加え、ディープラーニングの一例としてMask R-CNNを取り上げ、転移学習を活用した光沢表面部品の自動検査システムを題材に、フィジカルAIを現場に実装するための実践的アプローチを紹介いたします。

開催日

  • 2026年3月30日(月) 10時30分16時30分

受講対象者

  • 信号処理に関連する技術者
    • 画像
    • 機械
    • 計測
    • 生体関連 等

修得知識

  • ニューラルネットワークに関する基礎知識
  • ニューラルネットワークを活用するテクニック
  • ディープランニングの基礎知識と活用のテクニック
  • ディープランニングを用いてシステムを構築する知識と技術

プログラム

 センシング技術は、センサを用いて実世界の状態や物理現象を信号・画像として取得する技術であり、近年はAIと組み合わせることで、状態理解・異常診断・将来予測を行う知能化センシングへと発展しています。これらは、実世界を対象とするAI、すなわちフィジカルAIを構成する中核的技術です。
 一方、ChatGPTに代表される生成AIが注目される中、生産技術や社会インフラの現場では、実世界のデータをどのようにAIで扱い、課題解決につなげるかが重要な課題となっています。
 本セミナーでは、フィジカルAIの基盤技術として、人工知能・機械学習の基礎から各種ニューラルネットワーク、ディープラーニングの原理と応用を解説します。さらに、異常音検出や水道管漏水検出などの実例に加え、ディープラーニングの一例としてMask R-CNNを取り上げ、転移学習を活用した光沢表面部品の自動検査システムを題材に、フィジカルAIを現場に実装するための実践的アプローチを紹介します。

  1. 人工知能 (AI) と脳の情報処理
    1. 人工知能 (AI) について
      1. 人工知能 (AI) とは
      2. 脳の情報処理とニューラルネットワーク
    2. 機械学習とニューラルネットワーク
      1. 機械学習 (Machine Learning) の基礎
      2. 機械学習・深層学習・ニューラルネットワーク
    3. 機械学習とニューラルネットワークの各種モデル
      1. 相互結合型ニューラルネットワークモデル
      2. 階層型ニューラルネットワークモデル
    4. 深層学習とディープランニング
      1. 深層学習と転移学習
      2. 代表的なディープラーニング
    5. 深層学習とビックデータ
      1. 良質な学習データが必要
      2. 公開された巨大なデータセットを積極的に利用
  2. ニューラルネットワークの各種モデルとその知能化センシングへの応用例
    1. 相互結合モデルと応用例
      1. セルラーニューラルネットワーク (CNN) と異常音検出への応用
      2. 動的ネットワーク (DRN) とセンサフュージョンへの応用
      3. 自己組織マップネットワーク (SOM) と音源定位への応用
      4. ベイジアンネットワークと運転危険度予測への応用
    2. 階層型モデルと応用例
      1. 階層型ニューラルネットワークと肝臓病識別問題への応用
      2. サポートベクトルマシンとプリント基板欠陥検査への応用
      3. 階層型ニューラルネットワークと特徴抽出における次元削減への応用
      4. 階層型ニューラルネットワークと漫然運転の時系列予測問題への応用
  3. ディープラーニングの一種である畳み込みニューラルネットワークと応用例
    1. 畳み込みニューラルネットワーク
      1. 多層型ニューラルネットワークの限界
      2. 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の原理
      3. これまでに提案された代表的なCNNの各種
      4. CNNの水道管漏水検出への応用例
      5. CNNの一種であるOpenPoseの運転行動抽出への応用例
    2. Mask R-CNNとその表面検査システムへの応用
      1. CNNの表面検査への応用例
      2. CNNのみ検査システムの課題点
      3. Mask R-CNNの特徴
      4. Mask R-CNNを用いる表面自動検査システムの構成
      5. 画像計測部の基本構成
      6. 欠陥検査部の構成と構築
      7. 欠陥検出精度の評価
    3. 人工知能の歴史と適用範囲
      1. 人工知能 (AI) の歴史
      2. 人工知能 (AI) の適用範囲
  4. まとめ

主催

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

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  • R&D支援センターからの案内を希望する方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
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  • R&D支援センターからの案内を希望しない方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

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  • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • 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。
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  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

  • セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

  • 当日のセミナーを、後日にお手元の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。
  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2026年3月31日〜4月7日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
  • セミナー資料は別途、送付いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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