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Zoom見逃し視聴あり

オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

〇機械学習ベースの画像認識技術に興味がある方におすすめ致します。いくつか講座後出来る演習も準備致します。

画像認識技術およびディープラーニングの基礎・入門と応用展開

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

株式会社リコー TRIBUS推進室 エグゼクティブスペシャリスト 笠原 亮介 先生

講師紹介

■ご略歴:
2004年 東北大学大学院工学研究科電気・通信工学専攻博士課程前期修了
2004年 (株)リコー入社 撮像システムと機械学習を用いた画像認識技術の研究開発等に従事
2019年 東北大学大学院工学研究科通信工学専攻博士課程後期修了・博士(工学)

■ご専門および得意な分野・研究:
画像処理、機械学習、画像認識、信号処理、FPGA

■本テーマ関連学協会でのご活動:
精密工学会主催 外観検査アルゴリズムコンテスト2014 優秀賞受賞
精密工学会主催 外観検査アルゴリズムコンテスト2015 優秀賞受賞
IPSJ Transactions on System LSI Design Methodology Best Paper Award受賞


日時・受講料

●日時 2022年2月25日(金) 10:30-16:30
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名52,800円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

      *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。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


 セミナーポイント

■はじめに
近年、自動運転を始めとする多彩なアプリケーションに必要な技術として盛り上がっている、ディープラーニングを始めとする機械学習を用いた画像認識技術について説明致します。具体的には、光学系を用いた画像の撮影に関する技術から、画像認識技術の概要、一般的な画像認識処理フロー、評価方法、ディープラーニングの基礎、様々な画像認識アルゴリズム、また外観検査などへの応用に関して解説致します。機械学習ベースの画像認識技術に興味がある方におすすめ致します。いくつか講座後出来る演習も準備致します。

■ご講演中のキーワード:

画像認識、機械学習、ディープラーニング、外観検査、画像処理、アルゴリズム、カメラ

■受講対象者:
ディープラーニングをはじめとする機械学習ベースの画像認識技術に興味がある方

■必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど:
予備知識として画像データに対する一般的な知識があると理解が深まります

■本セミナーで習得できること:
・画像認識用の画像撮影知識
・機械学習の概要
・ディープラーニングの基礎
・画像認識技術の基礎
・画像認識技術のアプリケーション例

セミナー内容

1.画像認識技術の概要
  1.画像認識のキー技術

2. 画像の撮影
  1.撮影画像
  2.各種カメラ
  3.画像処理
  4.光学系と画像処理の最適化設計
  5.偏光カメラ

3.機械学習の基礎と画像認識
  1. 機械学習とは
  2. 機械学習の考え方
  3. 一般的な画像認識AIの処理フロー
    a. 学習サンプル
    b. 特徴量の設計について
    c. 機械学習の種類
    d. 性能評価方法
  4. 機械学習による開発のポイント
    演習問題:少量サンプルテーブルデータの分類問題

4.ディープラーニングの基礎
  1. 応用用途と発展の歴史
  2. 基本形
  3. 学習方法
  4. 層構成
  5. 正則化
  6. 畳み込みニューラルネットワーク
  7. 実行コード解説
    a. テーブルデータ分類例
    b. 画像認識例
    c. ディープラーニングを用いた画像検査例
    演習問題:ディープラーニングを用いた分類問題

5. 様々な画像認識アルゴリズム
  1.画像認識処理の歴史
  2.代表的な処理
    演習問題:CNNを用いた画像認識問題

6.画像認識技術のアプリケーション例
  1.鋳造部品の画像検査アルゴリズム例
  2.路面凍結部検出アルゴリズム例

7.画像認識と機械学習技術の今後の動向
  1.AIの急速な発展
  2.AIの製造業への応用

セミナー番号:AD220245

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