～ 自動微分と最適化ループの書き方、深層学習による画像復元、End－to－End同時最適化、3Dセンシングへの深層学習応用 ～
・ＡＩオプティクスの全体像と具体的な実装方法をステップバイステップで修得し、製品開発へ応用するための講座
・従来のシステム設計プロセスを根本から変えるＡＩオプティクスの最新技術を先取りし、自動微分化による画像復元、光学設計、センシング開発に応用しよう！
・光学設計とＡＩを同時最適化するEnd－to－End Deep Opticsの考え方と実装法
・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。
光学設計や計算イメージングの分野では、深層学習の導入が急速に進み、従来のシステム設計プロセスを根本から見直す動きが広がっています。画像復元、End－to－End Deep Optics、3Dセンシングといった領域では、ＡＩを単なる後処理として使うのではなく、光学系そのものを微分可能なネットワークの一部として共設計する考え方が主流になりつつあります。
本セミナーでは、光学系の開発に従事されており、ＡＩ導入の必要性に迫られている技術者の方を主対象に、ＡＩオプティクスの全体像と具体的な実装方法をステップバイステップで解説します。特に、画像処理・光学設計・センシングという3つの柱について、最前線の研究成果と産業応用事例を紹介し、自社開発にＡＩをどう取り込むかの指針を提供します。
配布するGoogle Colabノートブックにより、セミナー後もご自身の環境で自由に再現・発展させていただくことが可能です。なお、ＡＩオプティクス分野は進展が急速であるため、セミナーのプログラムが更新される可能性があることをご了承ください。
| 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 |
・光学設計・レンズ開発・イメージングシステム開発に従事されており、ＡＩ・機械学習の導入を検討されている技術者の方 ・カメラ・センシング系の開発で深層学習による性能改善を検討されている技術者の方 ・End－to－End Deep Optics等の最新計算イメージング技術を自社開発に取り入れたい技術者の方 |
| 予備知識 |
・光学系・レンズ設計・イメージング系の基礎知識があることが望ましいです ・機械学習の事前知識は不要です、必要な概念は全て講義中に説明します ・Pythonの基本文法が読めるとColabデモの理解がスムーズになりますが、必須ではありません |
| 修得知識 |
・ＡＩオプティクスの全体像と設計原理 ・PyTorchと自動微分を用いた画像復元・光学設計・センシングの基本実装方法 ・光学設計とＡＩを同時最適化するEnd－to－End Deep Opticsの考え方と実装法 |
| プログラム |
１．導入：ＡＩオプティクスの全体像と産業応用 ２．光学エンジニアのためのPyTorch最小セット ３．画像処理編:深層学習による画像復元 ４．光学設計編:End－to－End Deep Optics ５．センシング編：ＡＩによる新しいセンシング技術 ６．まとめ・質疑 |
| キーワード |
ＡＩオプティクス 最適化ループ 画像復元 回析光学素子 自動微分 超解像 ３Dセンシング 画像復元 NeRF CNN 拡散モデル DOE 勾配降下法による最適化 ToF 3D Gaussian Splatting イベントカメラ ハイパースペクトル 偏光イメージング |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、カメラ、センサ、画像、画像処理、画像認識、光学 |
| 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
