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本セミナーでは、Pythonプログラムについて取り上げ、コーディングの基本から、Hadoop/Spark等の活用まで、高速化、大容量データの扱いの基本を解説いたします。

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、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、浸透学習法 (PLM:Percolative Learning Method) について取り上げ、発明者である講師が基礎から解説いたします。

本セミナーでは、3次元空間に関するロボットビジョン実現に有用なPCLプログラミングの基本技法について詳解いたします。

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、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、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、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、実際の外観検査に生成AIを適用して、トレーニングデータ不足への対応を試行した例について解説いたします。

本セミナーでは、浸透学習法 (PLM:Percolative Learning Method) について取り上げ、発明者である講師が基礎から解説いたします。