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AIニューラルネットワークが切り拓く次世代センシング技術

実例で学ぶ

AIニューラルネットワークが切り拓く次世代センシング技術

~車の異常音検出、プリント基板の欠陥検査、光沢部品表面表面検査システム、センサーフュージョン~
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2024年12月11日〜17日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2024年12月13日まで承ります。

概要

本セミナーは、データ分析の基礎から応用まで、原理から具体的な手法までを平易に解説いたします。
また、デジタル信号処理のテクニックや注意すべきポイントなどについても、生体信号や音声信号、振動信号、画像など、多くの具体例を交えて説明いたします。

開催日

  • 2024年12月11日(水) 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、センサーと呼ばれる感知器などを使用して様々な情報を計測して数値化する技術ですが、それにより取得されたデータについてAI技術を用いて分析・診断・予測などを行い、センシング技術を知能化へ発展させることに大きく期待されている。
 AI技術にはChatGPTが生成AIとして話題となっている一方、生産技術開発の現場などではAI技術をどう導入するか、多くの課題が残っている。本セミナーはAI技術の基礎をわかりやすく説明し、ニューラルネットワークの各種モデルとディープラーニングについて、それらの基本原理および応用について実例を挙げながら紹介します。さらにディープランニングの一種であるMask R-CNNを例にし、それの基本原理や転移学習などを紹介し、光沢部品の表面検査への応用を通じてそれによる検査システムの構成手法を紹介します。

  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
      3. ニューラルネットワークのモデルとその特徴
      4. 人工知能の歴史と適用範囲
    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. 機械学習と相互結合型ニューラルネットワーク
      3. 機械学習と階層型ニューラルネットワーク
      4. 深層学習と転移学習
      5. 深層学習とビックデータ
  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と水道管漏水検出への応用
      1. 周波数解析による水道管漏水の計測と診断の問題点
      2. リカレンスプロットによる漏水音の位相情報の抽出
      3. 畳み込みニューラルネットワークによる漏水検出
      4. 位相パターンの相互相関による漏水位置の検出
    2. Mask-R CNNとその光沢表面部品自動検査システムへの応用
      1. CNNのみ検査システムの課題点とMask R-CNNの特徴
      2. Mask R-CNNを用いる表面自動検査システムの構成
      3. 画像計測部の基本構成と構築
      4. Mask R-CNNを用いる欠陥検査部の構築
      5. 欠陥検出精度の評価

講師

  • 章 忠
    広島工業大学 工学部 知能機械工学科
    教授

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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    • 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)
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    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
  • 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

  • 「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
  • お申し込み前に、 視聴環境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。

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2024年12月11日〜17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。

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