～ 平滑化とノイズ除去、画像特徴の抽出技術、統計的学習による分類・識別の基礎、オートエンコーダ・EfficientNetを用いた異常検知への応用 ～
・近年注目を集めている深層学習を活用した異常検知手法や画像生成技術を学び、異常検知システムへ応用するための講座
・画像処理技術を用いて効率的に特徴抽出を行う方法を修得し、低コストで効果的な画像ベースの異常検知技術へ応用しよう！
・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。
画像処理における特徴抽出および画像生成技術の基礎と効果的な異常検知への応用 ～デモ付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
近年、コンクリートのひび割れや工業製品の欠陥検出などの分野で、低コストで効果的な画像ベースの異常検知技術への需要が増加しています。画像ベースの異常検知では、画像処理技術と画像認識技術が重要です。本セミナーでは、まず画像から取得可能な特徴について紹介し、画像処理技術を用いて効率的に特徴抽出を行う方法について解説します。さらに、抽出された特徴量を分類・識別する統計的学習法に焦点を当て、解説を行います。また、近年注目を集めている深層学習を活用した異常検知手法や画像生成についても詳しく紹介します。具体的な応用例として、コンクリートのひび割れ検出を対象に、OpenCVやPyTorchを用いたプログラムのデモンストレーションや解説を行います。このセミナーは、画像ベースの異常検知技術に関心がある方にとって、理解を深める良いの機会となります。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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 |
・画像処理を基礎から学びたい方 ・画像からどのように特徴を抽出するのかに関心がある方 ・画像ベースの異常検知に関心のある方 ・深層学習でどのように異常検知や画像生成を行うのかに関心がある方 |
| 予備知識 |
・画像処理や深層学習などは基礎的な内容から説明しますので、特に予備知識は必要ありません ・Pythonを使用したプログラムの解説を行いますので、プログラミングの予備知識があれば理解しやすいですが、必須ではありません |
| 修得知識 |
・画像処理による特徴抽出法 ・画像処理や深層学習を用いた異常検知法 ・画像生成技術の基礎 |
| プログラム |
１．画像処理の基礎と特徴抽出 ２．統計的学習による分類・識別の基礎 ３．深層学習による異常検知 ４．異常検知の応用：コンクリートのひび割れ検知 ５．画像生成技術と応用 ６．まとめと異常検知技術の将来 |
| キーワード |
画像処理 特徴抽出 平滑化 ノイズ除去 線形フィルタ 非線形フィルタ ２値画像処理 OpenCV 統計的パターン認識 画像生成 畳込みニューラルネットワーク オートエンコーダ GAN ConditionalGAN Stable Diffusion 異常検知 EfficientNet PyTorch |
| タグ | AI・機械学習、画像、画像処理 |
| 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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