～ 画像処理の基礎、各種前処理技術、顔検出・画像マッチング・物体認識の応用、ニューラルネットとディープラーニング、画像認識技術の実応用、VLMの基礎と実応用 ～
・OpenCV／Pythonのデモを通して実践的に修得し、画像検出、物体認識、異常検知への応用に活かすための講座！
・画像処理の各種手法から検出、マッチングや深層学習技術を修得し、目的に合わせた画像認識技術やVLMの応用に活かそう！
・Pythonのソースコードを差し上げます
・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。
本セミナーでは、PythonとOpenCVを用いて実際にプログラムを動作させながら、画像処理の基礎から実装・応用までを学び、画像処理に関する知識と実装力を習得していただきます。 また、深層学習（ディープラーニング）を活用した最新の研究動向や導入方法について、講師が実際に実用化したシステムや応用研究の事例を交えながら解説します。
さらに、近年急速に発展している大規模視覚言語モデル（VLM： Vision Language Model）について、その仕組みや代表的なモデル、画像理解・質問応答・画像検索などへの応用事例を紹介し、画像認識技術の最新動向についても解説します。
| 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・画像認識技術の基礎から応用までを学びたい方 ・深層学習（ディープラーニング）を学び、実際に実装してみたい方 ・大規模視覚言語モデル（VLM）に関心のある方 ・ロボット、車載製品、検査機器、医療機器、セキュリティ・認証、デジタル広告、アミューズメントなど幅広い業種において、画像処理・画像認識技術を導入したい方 |
| 予備知識 |
・画像処理の用語程度の知識がある ※実習は行いませんのでPythonの準備や知識はなくても大丈夫です |
| 修得知識 |
・画像処理・画像認識の基礎から応用までの幅広い知識を習得できます。 ・プログラミング言語Pythonと画像処理ライブラリOpenCVを活用し、実践的な画像処理・画像認識技術を身につけることができます。 ・深層学習（ディープラーニング）を用いた画像認識技術と、その実用化に向けた考え方を学べます。 ・最新の大規模視覚言語モデル（VLM）の基礎と応用事例を通じて、画像認識技術の最新動向やマルチモーダルAIの概要を理解できます。 |
| プログラム |
１．画像処理の概要 （１）．画像処理のためのプログラミング環境（Pythonライブラリ） （２）．画像データの扱い
２．カラー画像とグレースケール画像 （１）．画像のファイル形式 （２）．カラー画像からグレースケールへの変換 （３）．RGB色空間とHSV色空間
３．画像変換 （１）．画像の拡大・縮小 （２）．画像の鏡映変換 （３）．画像の回転・せん断変形 （４）．画像の標本化
４．濃淡変化処理 （１）．ヒストグラム （２）．トーンカーブによる濃淡変化
５．フィルタ処理 （１）．平滑化 （２）．エッジ処理 （３）．鮮鋭化
６．二値画像処理・複数画像の利用 （１）．二値化処理 （２）．マスク処理 （３）．膨張・収縮処理 （４）．形状特徴パラメータとラベリング （５）．画像の合成 （６）．背景差分・フレーム間差分
７．顔検出のアルゴリズム （１）．顔検出とは （２）．顔検出のアルゴリズム
８．画像のマッチング （１）．局所特徴量 （２）．画像マッチングのアルゴリズム
９．文字認識・一般物体認識 （１）．機械学習の基礎 （２）．最近傍法 （３）．サポートベクターマシン
１０．ニューラルネットワーク （１）．ニューラルネットワークの計算法 （２）．活性化関数 （３）．バックプロパゲーション （４）．損失関数
１１．ディープラーニング （１）．畳み込みニューラルネットワーク （２）．最新のディープラーニングのアルゴリズム
１２．画像認識技術の実応用 （１）．ディープラーニングの実応用 （２）．実用化に向けたポイント （３）．実用化例： 画像外観検査、異常検知、等
１３．大規模視覚言語モデル（Vision Language Model：VLM）の基礎 （１）．VLM（Vision Language Model）とは何か （２）．画像認識技術と言語モデルの融合 （３）．代表的なVLM（CLIP、BLIP、LLaVAなど） （４）．VLMでできること（画像理解・VQA・画像検索など）
１４．VLMの実応用と今後の展望 （１）．VLMの実装・利用方法（API・オープンモデルの紹介） （２）．画像・動画への応用事例 （３）．VLMの限界と課題（ハルシネーション、計算コストなど） （４）．今後の研究・開発動向 |
| キーワード | 画像処理 Pythonライブラリ 画像データ グレースケール画像 RGB色空間 HSV色空間 画像変換 ヒストグラム トーンカーブ 平滑化 エッジ処理 二値化処理 ラベリング 顔検出 画像マッチング 機械学習 サポートベクターマシン ニューラルネットワーク ディープラーニング VLM |
| タグ | 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。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
