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本セミナーでは、AIモデルのコンパクト化に関する技術について基礎から解説し、AIモデルの動向、蒸留、量子化、枝刈りによるコンパクト化技術を詳解いたします。

本セミナーでは、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を、実例を通じて解説いたします。

本セミナーでは、イメージセンサの基礎技術から解説し、イメージセンサの最新技術動向、カメラシステムの最新技術、コンピューテイショナルイメージングや新しい三次元撮像等とその応用技術について詳解いたします。

本セミナーでは、VRの基礎理論、VRの実装の流れ、最新のVR応用事例と市場動向、自社でのVR導入・開発に向けた検討材料について詳解いたします。

本セミナーでは、中小製造現場でいくつかの導入実績をあげた講師が手がけたAI外観検査の取り組みを紹介いたします。
活動事例を通じて得られた、AI外観検査の導入プロジェクトの進め方から学習データの質と量の課題、学習を意識した画像情報の集め方、品質保証への対応までの知見を解説いたします。

本セミナーでは、ノイズ除去などの基本的な画像処理から機械学習・Deep Learningを応用したフィラー領域抽出まで、具体的なコードを交えた実演形式で解説いたします。

本セミナーは、異常検知のための前処理と特徴抽出、識別モデルによる外れ値検知、生成AIによる異常検知について、基礎から実践まで分かりやすく解説いたします。
Google Colabを使用して、PyCaretやPyODを利用した異常検知プログラムを動かすハンズオンセッションを行います。

本セミナーでは、最近特に必要性が注目されている「説明できるAI」について、深層学習などのブラックボックス機械学習の説明性向上、決定木などのホワイトボックス機械学習の精度向上の方法、次世代AIである進化的機械学習、企業へのAI導入を成功させるコツについて平易に解説いたします。

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、自動運転・運転支援に利用されるミリ波レーダの検出原理からディープラーニングを用いた最新認識手法までを幅広く解説いたします。

本セミナーでは、イメージセンサの基礎技術から解説し、イメージセンサの最新技術動向、カメラシステムの最新技術、コンピューテイショナルイメージングや新しい三次元撮像等とその応用技術について詳解いたします。