人工知能(AI)・画像認識の基礎・最新技術と自動運転への応用 <オンラインセミナー>

~ 人工知能(AI)を活用した高精度な画像認識技術と自動運転の実現技術 ~

・深層学習(ディープラーニング)を画像認識へ応用し、自動運転技術に活かすための講座
・人工知能の最新技術を効果的に活用し、安全性の高い自動運転技術を実現するためのセミナー!

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講師の言葉

 車の自動運転の要素技術のうち、最も注目されているのがカメラによる画像認識です。最近では、AIが応用され、カメラに写る物体の認識精度が高まってきました。
画像認識もAIも長い歴史の中で進化してきましたが、最近の主流は深層学習(ディープラーニング)というニューラルネットワークの技術です。深層学習は、知られているAI技術の中では、現在最強と言われています。
 しかし、それが万能なわけではなく、いろいろな問題点もわかってきました。ここでは、AIと画像認識の歴史から、最新動向、実現方法などを俯瞰的に解説し、自動運転への応用を探ります。

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年07月21日(火) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
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 ・パターン認識、画像認識、AI、その応用としての自動運転の概要を知りたい研究者、技術者、企画立案者の方
・AIの歴史から最新動向までの概要を知りたい研究者、技術者、企画立案者などの方
予備知識 ・高校理系程度の数学の知識があれば深く理解できます
修得知識 ・AI、画像認識、さらにその応用としてのカメラによる障害物検知までの基礎から動向までの俯瞰した知識
・最近のAIの優位性と問題点に関する知識
・関連するハードウェアの簡単な動向に関する知識
プログラム

1.人工知能とは何か
  (1). 人工知能の種類と歴史
  (2). 深層学習(ディープラーニング)
      a. 深層学習の基礎
        ・深層学習の二つの基本技術
        ・ニューラルネットワークの基礎
      b. 深層学習の問題点
  (3). 最新動向
      a. 学習の改良
      b. 時間情報の取り扱い
      c. リザバーコンピューティング
      d. 強化学習

2. 画像認識とは何か
  (1). 認識の難しさと課題
      a. パターン認識
  (2). 認識の種類と歴史
      a. 構造解析
      b. 統計解析(+深層学習)
  (3). 最新動向

3.自動運転のための工夫
  (1). 何故画像か?
  (2). 何を見たいのか?
      a. 認識のレベルと最適化
      b. 画像の問題点
  (3). 実例

4.実現方法
  (1). ハードウェア
      a. 性能の要求
        ・速度
        ・動作温度
      b. LSIの必要性
      a. 車載応用で考えるべき問題
      b. チップの種類
  (2). 実例

5.今後の方向
  (1). 未解決の問題
  (2). 深層学習の現状と方向

キーワード 自動運転 人工知能 深層学習 ディープラーニング 強化学習 画像認識 
タグ AI・機械学習自動運転・運転支援技術・ADASソフト管理画像処理画像認識自動車・輸送機
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
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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