技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、画像認識問題を題材に、Deep Learning及び、Deep Learningのプログラミングについて解説いたします。
本セミナーでは、画像認識問題を題材に、Deep Learning及び、Deep Learningのプログラミングについて解説します。
まず、画像認識やDeep Learningの基本的な枠組みについて講義した後、PythonのパッケージであるKerasを使い、多層ニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワークの実装法を紹介します。さらに、Fine tuningやData Augmentationといった基本的なテクニックについても実装例を示しながら解説します。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2026/9/16 | 画像認識技術を用いたAI外観検査の現場導入事例と精度向上技術 | オンライン | |
| 2026/9/18 | 化学・材料研究者のためのExcel×Pythonデータ処理実務 | オンライン | |
| 2026/9/24 | FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析 | オンライン | |
| 2026/9/25 | 材料実験AIエージェントを自分で作る | オンライン | |
| 2026/9/28 | 機械学習のための効率的データ取得とAIモデルの解釈・評価 | オンライン | |
| 2026/9/28 | FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析 | オンライン | |
| 2026/9/29 | 生成AIを活用したバイブコーディングの進め方 | オンライン | |
| 2026/9/29 | 機械学習のための効率的データ取得とAIモデルの解釈・評価 | オンライン | |
| 2026/9/29 | 機械学習を利用した多成分混合物の物性予測・物性推算 | オンライン | |
| 2026/9/30 | AI画像処理・画像生成技術のための画像品質評価 | オンライン | |
| 2026/9/30 | 生成AIを活用したPythonによる化学プロセス計算の基礎と実践 | オンライン | |
| 2026/10/6 | 生体信号解析へのAI技術の適用 | オンライン | |
| 2026/10/8 | 生成AIを活用したバイブコーディングの進め方 | オンライン | |
| 2026/10/9 | 生成AIを活用したPythonによる化学プロセス計算の基礎と実践 | オンライン | |
| 2026/10/20 | 機械学習を利用した多成分混合物の物性予測・物性推算 | オンライン | |
| 2026/10/20 | デジタル画像相関法の原理と変位、ひずみ測定への活用方法 | オンライン | |
| 2026/10/21 | 画像品質評価の基礎とAI生成画像の評価指標・実践 | オンライン | |
| 2026/10/23 | 機械学習を活用したスペクトルデータ解析の基礎と材料研究への応用 | オンライン | |
| 2026/10/26 | 基礎から学ぶ生成AIによる業務改善 | オンライン | |
| 2026/10/27 | 製造現場における画像処理AIの活用と内製化のポイント | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 2003/6/27 | ニューアルゴリズムによる画像処理システム事例解説 |
| 2003/6/26 | デジタル写真システム |
| 2003/2/5 | JPEG2000符号化方式解説 |
| 2002/3/15 | MATLABプログラム事例解説Ⅴ マルチメディア画像処理 |
| 2001/1/31 | 次世代画像符号化方式:JPEG2000 |
| 2000/8/10 | 実践 ディジタルカラー画像の設計と評価 |
| 2000/8/1 | 電子写真プロセス技術 |
| 1995/3/1 | インタラクティブ・ディジタル・テレビ技術 |
| 1992/2/1 | 画像符号化標準と応用技術 |
| 1991/11/29 | カラーイメージスキャナ設計技術 |
| 1990/5/1 | カラーハードコピー画像処理技術 |
| 1990/2/1 | 色彩再現の基礎と応用技術 |
| 1989/7/1 | 映像機器におけるディジタル信号処理技術 |
| 1987/11/1 | デジタルシグナルプロセッサの基礎と応用 |
| 1986/11/1 | デジタル・カラー複写機の開発 |