１．人工知能と機械学習の現状

（１）．人工知能の概要

ａ．人工知能研究開発の歴史

ｂ． 人工知能アルゴリズム

ｃ．効果はある、いかに実用化するか

（２）．機械学習とディープラーニング

ａ．械学習アルゴリズムの種類と特徴

ｂ．性能を左右するトレイニング

c．機械学習ソフトウェア、製品版とフリー版

ｄ． ディープラーニング

ｅ．アンサンブル学習

（３）．機械学習と信号処理

ａ．センサフュージョンとその応用

ｂ．サポートベクタマシンとランダムフォレスト

（４）．エキスパートシステム

ａ． ルールベース推論システムと見える化

ｂ．ルール作成の限界

（５）． 研究室における産業応用例

２．ディープラーニングによる製品の外観検査：事例 1

（１）．ディープラーニングによる製品の外観検査

ａ．畳み込みニューラルネットワーク

・　畳み込みニューラルネットワークの概要

・ 畳み込みニューラルネットワークソフトウェア

ｂ．取り扱ってきた外観検査問題の実例

・ プラスティック製のボールペンの軸表面の欠陥検査

・ プラスティック製の化粧品のボトル表面の欠陥検査

・ 金属製の半導体検査部品表面の欠陥検査

・ 金属製自動車部品表面の欠陥検査

（２）．不良品画像合成によるトレイニングデータ増大

ａ．切り貼り手法よる画像数増大方法

ｂ．色の3属性、SMOTE、周辺ぼかし、貼り付けの方法

c．アノテーション作業の自動化

（３）．適用例と実験評価結果

ａ．実際の製品を対象とした画像の取得方法

ｂ．畳み込みニューラルネットワークに対するトレイニングの実際

c．検出率と的中率、検査時間の評価

ｄ．金属製微小半導体検査部品の外観検査

ｅ．金属製自動車部品表面の欠陥検査

３．イメージカテゴリ分類とセグメンテーション

（１）．イメージカテゴリの分類とは

（２）．転移学習とその応用

（３）．セマンティックセグメンテーション

（４）．適用例と実験評価結果

ａ．医用画像の認識

ｂ．ポーラスアルミの特性推定

c．芝生の状態認識

４．動画による対象の認識と適用例 ：事例 2

（１）．動画による対象の認識の実例

ａ． 動画による外周の認識

ｂ．自動車用エアバッグ展開動画による検査

（２）．ディープラーニングと動画認識

ａ．オプティカルフローとの組み合わせ

ｂ．ビデオ画像による対象の認識

c．時間変化を含めた機械学習

（３）．適用例と実験評価結果

５．打音検査に対するサポートベクタマシンの適用：事例 3

（１）．自動車部品の打音検査問題

ａ．打音検査問題の概要

ｂ．リアルタイム処理：1部品の打音検査時間の上限

（２）．打音採取と打音に対する前処理

ａ．マイコンを用いた打音採取の方法

ｂ．打音採取における課題とサンプリングの方法

c．フーリエ変換による打音のスペクトル分布

（３）．サポートベクタマシンのトレイニング

ａ．トレイニングのためのデータ加工

ｂ．トレイニングによって得られるモデル

（４）．適用例と実験評価結果

ａ．実際の自動車部品を対象とした実験

ｂ．不良品の検出率の評価、検出率100%と歩留まりのトレードオフ

６．複数のアルゴリズムの組み合わせの適用

（１）． オプティカルフローとディープラーニング

・害獣認識における複数のアルゴリズムの補間

（２）．ディープラーニングとエキスパートシステム

　　　　　　・医用画像と臨床データによる手術後の予測と見える化

 　　（３）．実験評価結果

７．全体のまとめ