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入門 機械学習ベース画像認識技術

入門 機械学習ベース画像認識技術

～基礎からアプリケーション例、今後の動向まで～
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概要

本セミナーでは、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、ディープラーニングの基礎、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いたします。

開催日

  • 2022年11月22日(火) 10時30分 ～ 16時30分

修得知識

  • 画像認識用の画像撮影知識
  • 機械学習の概要
  • 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

プログラム

　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、ディープラーニングを始めとする機械学習を用いた画像認識技術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、ディープラーニングの基礎、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。
　機械学習ベースの画像認識技術に興味がある方におすすめ致します。いくつか、セミナー後にできる演習も準備致します。

  1. 画像認識技術の概要
    1. 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. 偏光カメラ
  3. 機械学習の基礎と画像認識
    1. 機械学習とは
    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
      1. 学習サンプル
      2. 特徴量の設計について
      3. 機械学習の種類
      4. 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
      1. テーブルデータ分類例
      2. 画像認識例
      3. 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
      • 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
    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
  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
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講師

  • 笠原 亮介 氏
    株式会社ブライトヴォックス
    取締役 CTO
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主催

株式会社 トリケップス
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

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
: 47,000円 (税別) / 51,700円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と 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。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • 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。
  • 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。
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