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自動運転 人工知能 AI 機械学習 ディープラーニング 自動運転車 車載カメラ

人工知能(2月22日)のみ参加↓

センサ・カメラ(2月21日)/人工知能(2月22日)両日参加↓

★2020年に実用開始と謳われている自動運転における人工知能の役割とは?
★ディープラーニングや強化学習、深層強化学習でそれぞれ何ができるのか、わかりやすく解説。
★車載センサなどAI以外も含めた基盤技術の紹介や、国内外における各社の動向も。

自動運転を支える基盤技術
―AI技術を中心に―

講師

元・本田技術研究所 川合 誠 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
 1978年 本田技術研究所 入社
 1996年 同研究所 運転支援システム・プロジェクトリーダー
 1998年 同研究所 電子電装研究開発室 室長
 2001年 同研究所 知能化自動車戦略 統括責任者
 2005年 自動車技術会 フェロー
 2010年 自動車技術会 フェローエンジニア
 2011年 同研究所 自動運転車プロジェクト立ち上げ
 2016年 定年退職 
 2017年 自動車技術会 自動運転委員会委員

■専門および得意な分野・研究:
 ・自動運転・運転支援システムの研究開発
 ・電子電装システムの研究開発

■本テーマ関連学協会での活動:
 ・自動車技術会委員会 フォーラム,セッション オーガナイザ
 ・機械学会 講演
 ・精密工学会 講演

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年2月22日(金) 13:00-15:50
●会場 [神奈川・川崎]川崎市産業振興会館9階第2研修室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料:
『自動運転を支える基盤技術―AI技術を中心に―(2月22日)』のみのお申込みの場合
  1名37,800円(税込(消費税8%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき27,000円

自動運転の技術・市場動向 ―車載カメラ・センサ・ダイナミックマップを中心に―(2月21日)』と合わせてお申込みの場合
(同じ会社の違う方でも可。※参加される方のお名前を備考欄に記載下さい。)
  1名65,880円(税込(消費税8%)、資料・(2月21日のみ)昼食付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき55,080円
  ⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります。
 *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■はじめに
 事故のない社会を目指し自動運転研究は30年間に渡り続けられてきたが、実用化のハードルは高かった。 AIと新センサーとICTの進歩で、実用化が近づいてきた。自動運転には、道路や他車や歩行者など外部環境の認識と、如何に行動するかの判断がキー技術となる。そのため、外部環境を認識・判断する能力を目覚ましく向上できる、AIを応用することによって、自動運転の適用範囲が拡大でき、交通事故と運転負担の低減への貢献が期待されている。
 本講演では自動運転の基盤技術の概要と、どのようにAIが自動運転に応用されているかと、今後の展望について述べる。

■ご講演中のキーワード:
 自律自動運転, 自動運転レベル, 運転支援システム(ADAS),外界認識
 AI, Deep Learning, AIと自動運転, 行動計画, 自動運転模擬裁判

■受講対象者:
 ・自動運転車とAI応用に関心をもっている方なら、どなたでも受講可能。
 ・様々な業務に自動化・AI化を活かすため、自動運転とAI応用について知見を得たいと考えている方。

■必要な予備知識:
 この分野に関心のある方であれば、特に専門知識は要しない。

■本セミナーで習得できること:
 自動運転の基礎知識, 自動運転の重要要素技術,自動運転の今後の展望
 自動運転がAIに期待するもの, AI応用例,自動運転とAIの課題

セミナー内容

1. 背景
 1) 増え続ける自動車
 2) 世界の交通事故の増大
 3) 自動運転が実用化に近づいた経緯

2. 目的・歴史
 1) なぜ自動運転車が必要か
 2) 研究はどのように進化してきたか

3. 自動運転Levelとシステム
 1) 自動運転のLevelとは
 2)運転支援システムから自動運転へ

4. 自動運転の基盤技術
  1) 外界認識
   @ 各種外界センサーの概要
   A 認識技術
  2) 判断・行動計画
  3) 自車位置認識

5. 自動運転の適用範囲
  1) 2020に実用化される高速道路自動運転
  2) 一般道路自動運転の難しさ

6. 自動車の画像認識技術の進化と課題

7. A I 技術への期待
  1) A I 研究はどのように発展してきたか
  2) Deep Learningの特徴
  3)畳み込みニューラルネットワーク
  4)CNNの畳み込みとプーリング
  5)Deep Learningの課題;強化学習
  6)深層強化学習

8. A I 技術の自動運転車への適用
 1) 自動運転へのA I技術の適用範囲
 2) セマンティック・セグメンテーション
 3) 歩行者ポーズ認識
 4) ドライバー状態認識
 5) 交通シーンのリスク予測
 6) 行動決定への応用
 7) A I 適用による自動運転車の振る舞い進化

9. A I とモデル予測制御の融合

10.実用化に向けた自動運転車開発と目標
  1)国内メーカー自動運転開発状況と今後の目標
  2)ドイツメーカー自動運転開発状況と今後の目標
  3)各社実用化時期(見込み)

11.自動運転車の事故と自動運転模擬裁判

12.自動運転の発展で、変貌が予想される交通社会

13.まとめ

人工知能(2月22日)のみ参加↓

センサ・カメラ(2月21日)/人工知能(2月22日)両日参加↓

セミナー番号:AC190250

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