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本セミナーでは、PSNR・SSIMなど画像品質評価の基礎から、No-Reference IQA、深層学習、LPIPS、FID、CLIP Scoreまでを分かりやすく解説いたします。
また、HallucinationやArtifactなど生成画像特有の問題にも踏み込みます。
画像圧縮、超解像、ノイズ除去、医療・産業画像、AI生成画像など、用途に応じた評価指標の特徴・限界・使い分けを理解し、自社の画像評価に適切な指標を選択・活用するための実践知を習得いただけます。

本セミナーでは、脳波の仕組み、計測方法、信号解析の基本、ブレイン・マシン・インタフェース (BMI) への応用、心拍特徴を組み合わせたメンタル推定の事例など、脳波の基礎から脳波データの応用まで詳しく解説いたします。
また、脳波のAI展開や脳波基盤モデルについても取り上げます。

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、脳波の仕組み、計測方法、信号解析の基本、ブレイン・マシン・インタフェース (BMI) への応用、心拍特徴を組み合わせたメンタル推定の事例など、脳波の基礎から脳波データの応用まで詳しく解説いたします。
また、脳波のAI展開や脳波基盤モデルについても取り上げます。

本セミナーでは、製造DX推進時代において、さらに重要性を増す品質管理システムの構築について、検査と品質保証の概要から、目視検査と自動検査の違い、検査結果の効果的活用法、さらには外観検査に使われている技術要素と運用ノウハウについて分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、生体信号処理の基礎から始め、機械学習・深層学習を活用した最新の解析手法、さらにExplainable AI (説明可能AI) やFoundation Modelなどの最新動向までを体系的に解説いたします。
また、医療診断支援、ウェアラブルヘルスケア、ブレイン・コンピュータ・インタフェース (BCI) などの応用事例についても紹介いたします。

本セミナーでは、外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説いたします。

本セミナーでは、フィジカルAIの基盤技術として、人工知能・機械学習の基礎から各種ニューラルネットワーク、ディープラーニングの原理と応用を解説いたします。
また異常音検出や水道管漏水検出などの実例に加え、ディープラーニングの一例としてMask R-CNNを取り上げ、転移学習を活用した光沢表面部品の自動検査システムを題材に、フィジカルAIを現場に実装するための実践的アプローチを紹介いたします。

本セミナーでは、生体情報センシングを取り上げ、現在実用化あるいは研究開発されている各種生体センサについて、その基本構造、計測原理、データ処理手法を解説し、生体情報を効果的に活用して人のモニタリングや製品開発に活かせるよう、生体情報を如何に活用することができるのかを具体的な事例をもとに説明し、多様な分野での応用事例を紹介いたします。

本セミナーでは、対象とするデータに合ったAIの選び方、AI改良することができる人材の育成方法、深層学習の効率化のための手法、説明可能AI (XAI) の基礎、複雑かつ高度な業務へのAI導入のコツについて解説いたします。

本セミナーでは、感性や創造性のような人間の心理プロセスを理解するための強力なツールである脳波計測技術について取り上げ、製品開発に活用するための実務的な脳波計測・解析の考え方を基礎から解説いたします。
必要な機材や環境条件、ノイズ対策、実際の脳波データを用いたMATLABによる解析デモを通じて、「現場で再現できる」脳波活用の勘所を習得いただけます。