～ CNNを用いた画像処理の基礎、FPGAの基礎とストリーム（リアルタイム）画像処理への応用、超解像CNNモデルのFPGA実装技術 ～
・連続して供給される画像を流れ作業のように処理するストリーム画像処理技術の基礎とFPGA実装技術のポイントを修得し、画像の高速処理とそのシステム開発に応用するための講座
・粗い画像を高解像度化できる超解像CNNモデルの実装を通じてFPGAを用いたリアルタイムでの画像処理技術を効果的に修得し、画像認識や異常検出の精度向上に活かそう！
・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。
Field-Programmable Gate Array (FPGA) は、ハードウェア処理の高速性とソフトウェア処理の柔軟性を両立させうるとして注目されている、任意の論理回路をプログラム（書き込み）可能な半導体デバイスであり、画像処理の分野においても広く利用されています。カメラなどから供給され続ける画像データを、専用に構築したパイプラインで流れ作業のように処理するストリーム画像処理により、あらかじめ画像データをメモリに配置してから処理を始めるソフトウェア処理と比べ、高いリアルタイム性（低遅延、高スループット）と電力効率を両立できます。
本セミナーではまず、畳み込み演算を中心とした画像処理と、FPGAの原理および設計フローの基礎を解説します。続いて、ハードウェア記述言語であるSystemVerilogを用いてFPGAにストリーム画像処理を実装する流れを示し、最終的には、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた画像の超解像 (粗い画像から高精細な画像を生成する技術) システムを、完全なパイプラインとしてFPGAに実装します。
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| 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、電気・機械・メカトロ・設備、ソフト・データ・画像・デザイン | |
| 受講対象者 |
・リアルタイムでの高速な画像処理に興味がある方 ・FPGAを用いたシステム設計（特に画像処理）に興味がある方 |
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| 予備知識 |
・Python、NumPyを使った簡単なプログラミングの知識 （SystemVerilogの知識は不要です） ・論理回路の基礎的な知識 （論理式の演算や真理値表、論理ゲートなど） があると理解しやすくなります |
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| 修得知識 |
・畳み込みフィルタによる画像処理、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基礎 ・パイプラインを用いたストリーム画像処理の原理と特徴 ・FPGAを用いた簡単なストリーム画像処理システムの設計・実装技術 |
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| プログラム |
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| キーワード | ＦＰＧＡ 画像処理 高速 ストリーム リアルタイム 超解像 ＣＮＮ 畳み込みニューラルネットワーク 論理回路 Python SystemVerilog PyTorch パイプライン シミュレーション 半導体デバイス 低遅延 高スループット | |
| タグ | 自動運転・運転支援技術・ADAS、AI・機械学習、イメージセンサ、カメラ、セキュリティ・暗号、ソフト品質、データ解析、ハードウェア記述言語、画像、画像処理、画像認識、組み込みソフト、ロボット、位置決め、液晶、データ分析、基板・LSI設計、GPU、GUI、ITサービス、車載機器・部品、精密機器、電子機器、電子部品、FPGA | |
| 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) |
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| 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。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
