～AI画像認識技術の基礎、導入プロジェクトの進め方、品質保証への対応～

本ウェブページは【LIVE配信（12/9実施）】を録画したアーカイブ配信の申込ページです。
視聴期間中は何度でもご視聴いただけます。

R&D支援センター【アーカイブ配信】

　　　　　　　配信開始日：2024年12月10日（火）
　　　　　　　配信終了日：2024年12月17日（火）
　　　　　　　参 加 費：49,500円（税込）

備　考

・配信開始日になりましたら、視聴用URLをメールでお知らせします。
セミナー資料の無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

講　師

兵庫県立大学 大学院工学研究科 電子情報工学専攻 准教授 博士（工学）　　森本 雅和 氏

【略　歴】 　　
1998年3月 大阪大学大学院 工学研究科 通信工学専攻 博士後期課程修了
1998年4月～2004年3月 姫路工業大学 工学部 助手
2004年4月～2014年9月 兵庫県立大学大学院 工学研究科 助手・助教
2014年10月～ 兵庫県立大学 大学院 工学研究科 准教授
2019年4月～ 兵庫県立大学 先端医工学研究センター 副センター長
2019年4月～ 兵庫県立大学 人工知能研究教育センター 兼務

受講対象・レベル

・AI関連技術・画像認識技術による外観検査業務の効率化や自動化・無人化を検討中の方、着手し始めた方　

必要な予備知識

　特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします

習得できる知識

・AI画像認識技術の基礎・原理
・AI画像認識システム導入の進め方
・画像取得の際の留意点　

趣　旨

　ここ数年、AI（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、「Deep Learning（深層学習）」のアルゴリズムであり、実装が容易なライブラリの登場により、画像認識を中心に利用例が報告されています。
　かたや、製造現場ではAI外観検査（画像識別）を中心に導入プロジェクトが立ち上がっていますが、狙った識別精度が得られず、導入に至らない例が聞かれます。画像データの前処理にかかる負担や良品・不良品データの不均衡がおもな原因にあげられます。また、特にDeep Learningでは識別にかかる根拠がわかりにくく、品質保証の観点から導入を見送る現場も多いです。
　そこで、本講座は中小製造現場でいくつかの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。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。

プログラム