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本セミナーでは、AI画像認識プロジェクトの進め方、画像情報の集め方、品質保証への対応、具体的なAI画像認識システムの開発例に関する知見について、製造現場での導入実績やAI外観検査の実例を踏まえ、実践的にわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、実環境での雑音の種類から話をスタートし、ディジタル信号処理において、それぞれの雑音に対して、どのような対処策があるかを詳細に説明いたします。
具体的なアルゴリズムを提示し、結果を確認しながら解説しますが、雑音の性質に応じた各種フィルタリング技術から、時変性がある従来対処困難とされていた雑音に対しても有効に働く、フレーム内処理方法やディープニューラルネットワークの利用までをカバーします。
最先端のWave-U-Netやその改善方法なども説明いたします。

本セミナーでは、脳の計測方法の基礎から、無意識情報の可視化技術と実現するためのウェアラブル脳波計について解説いたします。

本セミナーでは、生成AIブームの火付け役でもある Chat GPT など革新的なTransformerニューラルネットを基盤とした技術とその応用可能性について解説いたします。

本セミナーでは、ストレス・快適性の実際の計測や調査に必要不可欠な心理学的、生理学的な評価技術理解のための事例、計測技術を解説いたします。

本セミナーでは、音声認識の基礎と要素技術から音声合成・声質変換・対話システムなど音声情報処理の応用を解説いたします。

本セミナーでは、まず、線形カルマンフィルタのアルゴリズムを紹介し、数値例を通してカルマンフィルタの仕組みについて学習します。続いて、代表的な非線形カルマンフィルタである拡張カルマンフィルタ (EKF) と無香料カルマンフィルタ (UKF) のアルゴリズムを説明し、非線形カルマンフィルタを用いた状態とパラメータの同時推定を導入します。また、カルマンフィルタの数値的不安定性について述べ、その問題点に対処するUD分解フィルタを導入します。さらに、カルマンフィルタの2つの応用例を紹介いたします。

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。

本セミナーでは、ウェーブレット変換の基礎から解説し、コンクリート表面のひび検出、プリント基板の欠陥検出、医療画像の病変部位の検出などの具体例を交えながらウェーブレット変換のテクニックや注意すべきポイントを解説いたします。

本セミナーでは、触感について基礎から解説し、講師が開発した最先端の触覚センシングシステムを用いた研究成果を解説いたします。
また、各方面で利用されている触覚センシングシステムの特性について具体的に紹介したうえで、化粧品・日用品・繊維・塗料・自動車分野と関連する原料・材料の手触り評価とこれを利用した商品開発の事例を紹介いたします。