～ 画像処理の基礎、機械学習による画像認識とCNN、画像認識・画像追跡の応用 ～
・機械学習、深層学習による画像識別の基礎から画像分類・画像解析の応用までを修得する講座！
・画像処理の基礎、機械学習による認識技術、画像識別・追跡技術の応用をPythonによるデモを通して修得し、画像認識システム構築や応用に活かそう！
・Googleコラボのデモで使用したプログラムは、ご提供します
画像処理・機械学習の基礎と画像解析・認識技術への応用 ～デモ付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
近年、製造業やセキュリティ分野において、カメラで映像を取得してIoT技術で解析する技術の導入が広まりを見せています。それにともない、これまで人の目で行っていた検査や確認などの工程が自動化され、さらには、取得したデータをクラウドで解析するシステムが構築され始めています。
この講座では、このようなシステムを構築するために必要となる、画像処理ならびに機械学習の基礎技術を習得することを目的とします。原理の紹介や解説だけでなく、OpenCVやScikit learnやTensorflow／Kerasによるデモプログラムを紹介します。
なお、デモで使用したプログラムご提供しますので、ご自身で確認をしながら理解を深めて下さい。
8/25に変更いたしました
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https://www.j-techno.co.jp/seminar/seminar-57985/
セミナー詳細
| 開催日時 |
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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、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 | ・自動車、電子機器、ロボット、検査装置、観測、セキュリティ、農業等で画像認識、物体認識の技術開発に携わる技術者・研究者の方 |
| 予備知識 | ・大学初年度程度の数学知識 |
| 修得知識 |
・画像処理、機械学習や深層学習による画像識別の原理 ・簡単な画像処理プログラムを作成できる知識 ・画像処理や深層学習を実課題に応用するための技術 |
| プログラム |
１．画像処理の基礎 （１）．イントロダクション ａ．画像処理で何ができるのか ｂ．ディジタル画像の構造 ｃ．簡単な画像処理プログラムのデモ （２）．畳み込み演算と空間フィルタリング ａ．畳み込み演算とは ｂ．エッジ検出フィルタ ｃ．エッジ検出プログラムのデモ
２．機械学習・深層学習の基礎 （１）．機械学習による画像認識 ａ．機械学習とは ｂ．特徴抽出と画像識別の基礎 ｃ．古典的な機械学習による文字識別のデモ （２）．畳み込みニューラルネットワークと深層学習 ａ．ニューラルネットワークの原理 ｂ．畳み込みニューラルネットワークの学習 ｃ．畳み込みニューラルネットワークによる画像分類のデモ
３．画像処理・理解技術（画像認識・画像追跡）の応用事例 （１）．画像分類の応用事例 ａ．深層学習を用いた識別の応用事例 ｂ．害虫計数システムの応用 （２）．動きを用いた画像解析の応用事例 ａ．動きの特徴を利用したドライバーの危険動作検出 ｂ．オプティカルフローを用いた幹細胞の品質評価 （３）．産業用途の応用事例 ａ．One Class CNNを用いた損傷検出 ｂ．シリアルナンバーの識別 |
| キーワード | 画像処理 畳み込み演算 エッジ検出フィルタ 機械学習 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 CNN 画像分類 オプティカルフロー 画像解析 OpenCV Python |
| タグ | AI・機械学習、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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