～ 生成ＡＩによるコーディングと画像処理、軽量実装・超高速化に向けてのアルゴリズムの工夫、TransformerとViT（Visual Transformer、Liquid Networkと動画像処理 ～
・監視・車載・医療用など幅広い応用が進んでいる最新のＡＩ画像処理技術を修得し、高速で付加価値の高いシステムに応用するための講座
・画像を見やすくする補正関数技術の基礎から深層学習のハードウェア化、重みを関数で扱うLiquid Networkと動画像処理への応用技術まで修得し、高精度な画像処理システムに応用しよう！
・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。
人が見やすい形に変換する補正技術は画像処理の基礎であるとともに監視・車載・医療用途など幅広い応用に繋がっています。また、画像補正により、その後の認識処理の向上への報告もなされています。
本講義では、輝度補正やＸ線画像処理、顔認識などを例に、人の感性に結び付く特性の議論や、画像のグローバル／ローカル同時制御、高速化技法、深層学習との融合および医療応用に向けたＡＩ画像処理技術と実装についても解説します。
| 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 |
・画像、システム、ソフト、データ分析関連の技術者の方 ・生成ＡＩで画像処理を行いたい方 ・画像処理ＡＩをシステムに応用したい技術者の方 |
| 予備知識 |
・理系大学卒の知識 ・画像に関する基礎知識 |
| 修得知識 |
・ＡＩ画像処理に関する基礎から実応用と動向についての知識 （補正関数の設計議論や軽量実装手法などの実践も含む） |
| プログラム |
１．画像処理への応用と予備知識 ２．生成ＡＩによるコーディングと画像処理 ３．軽量実装・超高速化に向けてのアルゴリズムの工夫 ４．ＡＩ処理と既存画像処理との融合 ５．ＡＩ処理の医療画像処理応用 ６．TransformerとViT（Visual Transformer） ７．Liquid Networkと動画像処理 |
| キーワード |
画像補正 内部関数生成 アルゴリズム最適化 カーネルサイズ 解像度 FPGA 顔検出 Visual Transformer ニューロン Liquid Network |
| タグ | AI・機械学習、自動運転・運転支援技術・ADAS、画像、画像処理、画像認識、ロボット |
| 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。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
