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本セミナーでは、製品におけるキズ・欠陥、形材の地合、複雑な立体形状の陰影に紛れた不明瞭な欠陥像を検出するために画像処理、機械学習を利用した目視・外観検査自動化の実例を解説いたします。

本セミナーでは、テラヘルツ波の基礎知識から始まり、電子デバイス/光デバイスの両面から光源・検出器の基本について、また、センシング・イメージングシステムを組む上での必要知識を解説いたします。さらにテラヘルツ波のシステムの早期導入が期待される安全安心分野、医療医薬分野に応用する研究開発事例を中心に紹介し、新規産業に展開するためのキーポイントを解説いたします。

本セミナーでは、Python Imaging Library (PIL) 、Scikit Image、OpenCV、PyTorchなどの高性能モジュールライブラリを使い、機械学習や最適化を含めてアルゴリズムの原理の説明とプログラム例を並行して提示することで、コンピュータビジョン技術と実装について理解を深めていただきます。

本セミナーは、遠赤外線カメラの基本原理から解説し、講師らが開発した車載用遠赤外線カメラシステムの開発課題、車載用途における認識システムの課題や効果など、開発事例を含めて紹介いたします。

本セミナーでは、画像認識問題を題材として、まず軽量化の観点からディープラーニングの基礎を説明した後、様々な軽量化技術のテクニックを紹介いたします。
各テクニックに関しては、AI系の有力国際会議 (CVPR、ICLRなど) やプレプリントサーバ (ArXiv) に掲載されている最新技術を主に扱い、理論的な厳密さよりもイメージやコンセプト重視でわかりやすくご説明いたします。

本セミナーでは、最初に画像の前処理・特徴量抽出手法について紹介した後、機械学習や深層学習による画像認識システムについて、プログラミング言語Pythonによるプログラム例とともに紹介いたします。
また、画像認識システムのサンプルプログラムを紹介するとともに、システム構築にあたっての注意点について解説いたします。

本セミナーでは、AIの実用化を阻むブラックボックス問題を解決する新手法について解説いたします。

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、初めての方でも安心してご受講いただけるようPythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく解説します。

本セミナーでは、2020年7月に国際標準となった、最新動画像符号化方式VVC (Versatile Video Coding) について解説いたします。

本セミナーでは、CMOS製のイメージセンサの機能進化とコンピュータチップとの融合による視覚認知機能進化について、その全容を鳥瞰して解説いたします。

本セミナーでは、ディープラーニングによる異常検知について基礎から解説し、異常データが無い・少ない場合や未知の異常を検出する方法、オートエンコーダーとGANの使い分け、組み合わせ等のノウハウを詳解いたします。