本セミナーは、ビデオ会議ツール「Zoom」を使って、当日ライブ配信します。
1月14日(木)23時59分に締め切らせて頂きます。
セミナー紹介
ここ数年、AI(Artificial Intelligence、人工知能)の応用が急速に進展しています。劇的な認識率の向上をもたらしAI分野を発展させたのが、脳の働きからヒントを得た学習手法である「Deep Learning(深層学習)」のアルゴリズムです。実装が容易なライブラリーが登場したことで、画像認識を中心にさまざまな実用例が報告されています。
この深層学習ベースのAIは、製造現場でも外観検査(画像識別)を中心に導入プロジェクトが多数立ち上がりました。ところが、所望の識別精度が得られず、導入に至らない例が散見されます。学習データ(画像データ)の前処理(データクレンジング)にかかる負担が大きいことや良品・不良品データの不均衡などが主な原因として挙げられます。特にDeep Learningでは識別の根拠が分かりにくく、品質保証の観点から導入を見送る現場が多いようです。
そこで、本講座では中小製造現場で導入実績をあげた講師が、自身が手がけたAI外観検査の取り組みを紹介します。活動事例を通じて、AI外観検査の導入プロジェクトの進め方から学習データの質と量の課題、学習を意識した画像情報の集め方、品質保証への対応までを解説します。さらには、導入後の運用を通じての精度向上のための考え方にも触れます。
活動事例を通じて、AI外観検査の導入プロジェクトの進め方を学びます。
学習データの質と量の課題、学習を意識した画像情報の集め方のキーポイントを理解します。
導入後の運用を通じての精度向上のための考え方を学びます。
- 視聴に必要なURLは、1/18(月)までにメールにてご案内します。
URLはセミナーに参加する方のみ利用可能とし、再配布を禁止します。 - 受講者は、動画を録画・キャプチャーすること、SNSなどへのアップも禁止します。
もし、発見した場合、事務局は削除を要求できることとします。 - セミナーの内容や受講者の個人情報などはセミナー内のみとし、口外しないでください。
- システムトラブルなどにより、画像・音声に乱れが生じた場合も再送信や返金はできませんので、予めご了承ください。 なお、音声、画像は受講者でご調整ください。また、サービス利用にあたってのサポートは致しかねます。
- 配信中、異常と思われる接続を発見した場合、予告なく切断することがあります。
- Zoomの接続環境は【パソコン、有線またはWi-Fiのインターネット環境】推奨です。
なお、「Zoom」上では、個人情報は一切取得いたしません。開催時間中にURLにアクセスいただくと受講可能です。
開催概要
セミナー名 | Zoomを使ったWeb配信セミナー 深層学習を使ったAI外観検査の導入と画像データ収集のポイント |
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日時 | 2021年 1月 19日(火) 13:00~17:00 |
会場 | オンライン開催 Zoomを使ったWeb配信セミナーです |
受講料 |
38,000円(税込み) |
定員 | 60名 |
主催 | 日経クロステック、日経エレクトロニクス |
講師紹介
兵庫県立大学 工学部・大学院工学研究科 准教授
1998年4月 姫路工業大学工学部 助手
2004年 兵庫県立大学 助手
2014年 兵庫県立大学大学院工学研究科 准教授
プログラム (13:00~17:00)
1.AI画像認識システムの動向と導入基礎
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2.AI画像認識システムの実例
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3.AI画像検査のはじめ方と機械学習を意識した画像データ収集
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4.学習データの量と質の課題
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5.識別根拠の課題と品質保証への対応
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6.AI画像検査システム導入の進め方
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【お申し込み注意事項】
- このセミナーは、ZoomによるリアルタイムWeb配信にてご提供します。
視聴URLは、1/18(月)までにご登録のアドレス宛にメールでお知らせします。 - ※お申し込み後のキャンセル、ご送金後の返金はお受けいたしかねます。
- ※受講料のお支払い: お支払方法はクレジットカード払いのみとなります。領収証が必要な場合は、登録完了メールをご覧のうえ、お手続きください。以下「MyPageメニュー」にお申し込み内容が表示されます。
<MyPage>https://ers.nikkeibp.co.jp/user/myPageLogin/ - ※セミナーの運営事務局より連絡することがあります。
- ※講師企業と競合すると考えられる製品やサービスなどをご提供される会社の方は、主催者の判断に基づき受講をお断りさせていただく場合がございますので、あらかじめご了承ください。
- ※講師の急病、天災その他の不可抗力、またはその他やむを得ない理由により、講座を中止する場合があります。この場合、未受講の講座の料金は返金いたします。