１．外観検査デジタル化・自動化のポイント

　　（１）．外観検査システム全体の構成

　　（２）．製造業との共同研究等で作成した外観検査システムの紹介

　　（３）．撮影環境を構築する上でのポイント

　　（４）．カメラによる寸法計測

　　（５）．システム全体の評価方法

２．Pythonと生成AIを活用したソフトウェア作成方法

　　（１）．Pythonのインストール

　　（２）．エディタについて

　　（３）．仮想環境の構築とモジュールのインストール

　　（４）．Jupyterによるプログラムの実行

　　（５）．生成AIを活用したプログラムの作成

　　（６）．画像収集ソフトウェア、実機搭載用ソフトウェアの作成

３．ディープラーニングによる画像分類

　　（１）．ディープラーニング用ライブラリPytorch

　　（２）．学習の実行と評価

　　（３）．データ拡張について

　　（４）．実機搭載用ソフトウェアへの導入

４．外観検査に活用できるディープラーニングAI（物体検出）の使い方と応用

　　（１）．物体検出とは

　　（２）．学習データの作成(アノテーション)

　　（３）．物体検出AIの学習と実行

５．外観検査に活用できるディープラーニングAI（セマンティックセグメンテーション）の使い方と応用

　　（１）．セマンティックセグメンテーションとは

　　（２）．学習データの作成

　　（３）．セマンティックセグメンテーションによる背景除去

　　（４）．プロンプトを使用したZero-shot Learningセグメンテーション