外観検査のための画像認識技術とディープラーニングの応用 ~演習付~ <オンラインセミナー>

~ 機械学習の基礎と画像認識、ディープラーニングを用いた画像認識例、様々な画像認識アルゴリズム、画像認識技術のアプリケーションへの応用・例 ~

・画像認識技術の基礎を学び、機械学習を用いたアプリケーション開発に活かすための修得講座!

・機械学習を用いた画像撮影の技術、画像認識技術と評価法、様々な画像認識アルゴリズムを修得し、高精度な外観検査技術への応用に活かそう!

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・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。

講師の言葉

 近年、自動運転を始めとする多彩なアプリケーションに必要な技術として盛り上がっている機械学習を用いた画像認識技術とそこで使用されるディープラーニングの基礎について説明致します。具体的には、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、様々な画像認識アルゴリズムについて、また、ディープラーニングの基礎、それらの外観検査技術への応用例を含む、外観検査技術全般にわたり解説致します。ディープラーニングをはじめとする機械学習ベースの画像を用いた外観検査技術に興味がある方におすすめ致します。いくつか講座後出来る演習も準備致します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2022年01月25日(火) 10:30 ~ 17:30
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 ・目視・外観検査の自動化システムを開発および導入する企業のエンジニアの方
・ディープラーニングをはじめとする機械学習ベースの外観検査技術に興味がある方
予備知識 ・予備知識として画像データに対する知識があると理解が深まります
修得知識 ・画像認識用の画像撮影知識
・機械学習の概要
・ディープラーニングの基礎
・画像認識技術の基礎
・画像認識技術のアプリケーション例
プログラム

1.画像認識技術の概要
  ・画像認識のキー技術

2.画像の撮影
  (1).撮影画像
  (2).各種カメラ
  (3).画像処理
  (4).光学系と画像処理の最適化設計
  (5).偏光カメラ

3.機械学習の基礎と画像認識
  (1).機械学習とは
  (2).機械学習の考え方
  (3).一般的な画像認識AIの処理フロー
    a.学習サンプル
    b.特徴量の設計について
    c.機械学習の種類
    d.性能評価方法
  (4).機械学習による開発のポイント
  (5).演習問題:少量サンプルテーブルデータの分類問題

4.ディープラーニングの基礎
  (1).応用用途と発展の歴史
  (2).基本形
  (3).学習方法
  (4).層構成
  (5).正則化
  (6).畳み込みニューラルネットワーク
  (7).実行コード解説
    a.テーブルデータ分類例
    b.画像認識例
    c.ディープラーニングを用いた画像検査例
  (8).演習問題:ディープラーニングを用いた分類問題

5.様々な画像認識アルゴリズム
  (1).画像認識処理の歴史
  (2).代表的な処理
  (3).演習問題:CNNを用いた画像認識問題

6.画像認識技術のアプリケーションへの応用・例
  (1).鋳造部品の画像検査アルゴリズム例
  (2).路面凍結部検出アルゴリズム例

7.画像認識と機械学習技術の今後の動向
  (1).AIの急速な発展
  (2).AIの製造業への応用

キーワード 画像認識 画像処理 撮影画像 最適化設計 偏光カメラ 機械学習 特徴量 画像検査 ディープラーニング 畳み込みニューラルネットワーク 画像認識アルゴリズム FPGA
タグ AI・機械学習検査データ解析画像画像処理画像認識
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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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日