「外観検査」セミナー：ディープラーニング、機械学習、外観検査、画像検査、DX、インダストリー４．０

★実際に製造現場で応用するためには、どうしたらいい？
★基礎から解説しますのでAIやディープラーニングの知識が無い方でも安心して受講いただけます。

外観検査とAIの技術動向
～簡単になった検査システム構築および画像解析ソフトウェアの技術解説～

＜Zoomによるオンラインセミナー＞

講師

株式会社MENOU 取締役津田真吾先生

講師紹介

■ご略歴：
日本IBMにてハードディスク装置の設計・開発に従事後、INDEE Japanを共同創業。企業の新規事業の支援とスタートアップ支援を手掛ける。国内外の製造業における製造プロセス立ち上げの経験を活かしMENOUでは事業開発を担当。

■ご専門および得意な分野・研究：
技術領域：AI/ヘルスケア
事業領域：イノベーション・新規事業

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日時・会場・受講料

●日時　2021年6月8日（火）　12:30-16:30
●受講料　1名41,800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30,800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。
　●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。

■ 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、印刷物を郵送もしくはメール送付のどちらかを検討中です。
　お申込については4営業日前までのお申込みを推奨します。
　それ以降でもお申込みはお受けしておりますが（開催1営業日前の12:00まで）、
　テキストが郵送となった場合、資料の到着がセミナー後になる可能性がございます。

●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

セミナーポイント

■ご講演中のキーワード：
ディープラーニング
機械学習
外観検査
画像検査
DX
インダストリー４．０

■受講対象者：
・製造業の品質管理、製造技術、工程設計の責任者
・外観検査を自動化したい責任者・担当者
・ディープラーニングの技術検討を行っている方
・低価格でAI検査を導入したい方
・本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。

■本セミナーで習得できること：
・AIによる外観検査の技術動向
・ディープラーニングの基礎知識
・ディープラーニングの活用方法

セミナー内容

1. 製造業における外観検査・目視検査の位置づけ
・バリューチェーンとしての位置づけ
・品質管理の要として

2. ディープラーニング（DL）技術の概要
・機械学習・AIとの違い
・マシンビジョンとの棲み分け
・クラス分類・物体認識・セグメンテーションなどの諸タスク

3. 外観検査にDLを応用する際の課題
・安定した画像の取得
・教師データ
・実用性
・推論結果の信用

4. 外観検査をAI化する各ソリューションの特徴
・フレームワーク
・モデリング

セミナー番号：AG210666

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