知的センシングの要素技術と実装アプローチ－AI・センサ融合と異常検知・外観検査等への応用－
| 日 時 | 【ライブ配信】 2026年6月12日（金） 10:30～16:30 | |
|---|---|---|
| 受講料(税込) | 55,000円 定価：本体50,000円＋税5,000円 【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン（１名あたり定価半額の55,000円）】 ※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。 2名様以降の受講者は、申込み前に会員登録をお済ませください。 ※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。 ※3名様以上のお申込みの場合、上記１名あたりの金額で受講できます。 ※請求書（PDFデータ）は、代表者にE-mailで送信いたします。 ※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。 (申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。) ※他の割引は併用できません。 ※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】 1名申込みの場合：受講料 定価：44,000円 定価：本体40,000円＋税4,000円 ※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。 | |
| ポイント還元 | 誠に勝手ながら2020年4月1日より、会員割引は廃止とさせて頂きます。 当社では会員割引に代わり、会員の方にはポイントを差し上げます。 ポイントは、セミナーや書籍等のご購入時にご利用いただけます。 会員でない方はこちらから会員登録を行ってください。 | |
| 配布資料 | Live配信受講：PDFテキスト(印刷可・編集不可) ※セミナー資料は、電子媒体(PDFデータ／印刷可)をマイページよりダウンロードいただきます。 (開催前日を目安に、ダウンロード可となります) ※ダウンロードには、会員登録（無料）が必要となります。 | |
| オンライン配信 | 【Live配信の視聴方法】 【ライブ配信（Zoom使用）セミナー】 ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。 ・ZoomによるLive配信 ►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください） 【テキスト】 テキストは、電子媒体(PDFデータ／印刷可)をマイページよりダウンロードできます。 (開催前日を目安に、ダウンロード可となります) 【マイページ】 ID(E-Mailアドレス)とパスワードをいれログインしてください。 >> ログイン画面 | |
| 備 考 | 資料 付 ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 本セミナーはサイエンス＆テクノロジー株式会社が主催いたします。 | |
一方、ChatGPTに代表される生成AIが注目される中、生産技術や社会インフラの現場では、実世界のデータをどのようにAIで扱い、課題解決につなげるかが重要な課題となっています。
本セミナーでは、フィジカルAIの基盤技術として、人工知能・機械学習の基礎から各種ニューラルネットワーク、ディープラーニングの原理と応用を解説します。さらに、異常音検出や水道管漏水検出などの実例に加え、ディープラーニングの一例としてMask R-CNNを取り上げ、転移学習を活用した光沢表面部品の自動検査システムを題材に、フィジカルAIを現場に実装するための実践的アプローチを紹介します。
０．はじめに
0.1 フィジカルAIと生成AIの違い
0.2 知的センシングのフィジカルAIにおける位置づけ
１．人工知能(AI)と脳の情報処理
1.1 人工知能(AI)について
1.1.1 人工知能(AI)とは
1.1.2 脳の情報処理とニューラルネットワーク
1.2 機械学習とニューラルネットワーク
1.2.1 機械学習(Machine Learning)の基礎
1.2.2 機械学習・深層学習・ニューラルネットワーク
1.3 機械学習とニューラルネットワークの各種モデル
1.3.1 相互結合型ニューラルネットワークモデル
1.3.2 階層型ニューラルネットワークモデル
1.4 深層学習とディープランニング
1.4.1 深層学習と転移学習
1.4.2 代表的なディープラーニング
1.5 深層学習とビックデータ
1.5.1 良質な学習データが必要
1.5.2 公開された巨大なデータセットを積極的に利用
２．ニューラルネットワークの各種モデルとその知能化センシングへの応用例
2.1 相互結合モデルと応用例
2.1.1 セルラーニューラルネットワーク(CNN)と異常音検出への応用
2.1.2 動的ネットワーク(DRN)とセンサフュージョンへの応用
2.1.3 自己組織マップネットワーク(SOM)と音源定位への応用
2.1.4 ベイジアンネットワークと運転危険度予測への応用
2.2 階層型モデルと応用例
2.2.1 階層型ニューラルネットワークと肝臓病識別問題への応用
2.2.2 サポートベクトルマシンとプリント基板欠陥検査への応用
2.2.3 階層型ニューラルネットワークと特徴抽出における次元削減への応用
2.2.4 階層型ニューラルネットワークと漫然運転の時系列予測問題への応用
３．ディープラーニングの一種である畳み込みニューラルネットワークと応用例
3.1 畳み込みニューラルネットワーク
3.1.1 多層型ニューラルネットワークの限界
3.1.2 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の原理
3.1.3 これまでに提案された代表的なCNNの各種
3.1.4 CNNの水道管漏水検出への応用例
3.1.5 CNNの一種であるOpenPoseの運転行動抽出への応用例
3.2 Mask R-CNNとその表面検査システムへの応用
3.2.1 CNNの表面検査への応用例
3.2.2 CNNのみ検査システムの課題点
3.2.3 Mask R-CNNの特徴
3.2.4 Mask R-CNNを用いる表面自動検査システムの構成
3.2.5 画像計測部の基本構成
3.2.6 欠陥検査部の構成と構築
3.2.7 欠陥検出精度の評価
3.3 人工知能の歴史と適用範囲
3.3.1 人工知能（AI）の歴史
3.3.2 人工知能（AI）の適用範囲
４．まとめ
□ 質疑応答 □
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