～ 物体検知に用いられるニューラルネットワーク、深層学習を用いた粒子解析、ノイズ除去、生成モデルによる組織画像生成 ～
・従来手作業に依存していた画像解析の工程を、深層学習を活用することで高精度に自動化するための講座
・深層学習を活用した自動粒子検出や各相のセグメンテーション、パターン識別などの特徴量抽出、各相のサイズの統計解析技術などを修得し、マテリアルズ・インフォマティクスへ応用しよう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
深層学習を活用したSEM/TEM（電子顕微鏡）画像処理・解析の基礎とノイズ除去技術および自動解析への応用 ～デモ付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
近年、深層学習（ディープラーニング）は材料の研究開発にも広く取り入れられるようになり、電子顕微鏡画像の自動解析への応用も進んでいます。本セミナーでは、これから深層学習を材料組織解析に取り入れようとしている方を対象に、ニューラルネットワークの基本構造や学習アルゴリズムといった基礎的な仕組みから、金属材料やセラミックス材料の電子顕微鏡画像解析への実践的な応用まで、丁寧に解説します。
具体的には、深層学習を活用した自動粒子検出や各相のセグメンテーション、電子顕微鏡画像ノイズの除去といった物体認識・画像処理技術を取り上げ、さらに、パターンの識別などの電子顕微鏡画像からの特徴量抽出、各相のサイズの統計解析などマテリアルズ・インフォマティクスへとつながる実践的な内容を提供します。従来は手作業に依存していた画像解析の工程を、深層学習を活用することで高精度に自動化することが可能となります。また、各種商用画像処理ソフトウェアを用いてブラックボックス的に深層学習を利用していた方が、その仕組みや基礎的な考え方を改めて学びたい場合にも役に立つセミナーにする予定です。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・電子顕微鏡による材料組織評価の仕事に従事されており、深層学習を用いた画像解析の基礎を学びたい方・興味のある方 ・深層学習技術を活用して電子顕微鏡画像の自動解析に取り組みたい方 |
| 予備知識 |
・Pythonプログラミング言語の基礎知識 ・電子顕微鏡(SEMもしくはTEM)を用いた材料組織解析の基礎知識 |
| 修得知識 |
・画像解析のための深層学習の基礎知識 ・深層学習を用いた物体検知の基礎知識 ・材料組織のセグメンテーションの基礎知識 ・ノイズ除去および特徴量抽出技術 |
| プログラム |
１．イントロダクション ２．深層学習の基礎 ３．電子顕微鏡画像中の物体(対象)検知技術 ４．電子顕微鏡画像のセグメンテーション ５．電子顕微鏡画像のノイズ除去 ６．その他の話題とセミナーのまとめ |
| キーワード |
ニューラルネットワーク 損失関数 Pythonライブラリ 物体検知タスク セグメンテーション 生成モデル 組織画像生成 特徴量抽出 |
| タグ | AI・機械学習、金属、画像、画像処理、データ分析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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