イベント
| イベント名 | AI外観検査（画像認識）の はじめ方、すすめ方、精度の向上 |
|---|---|
| 開催期間 |
2026年01月26日（月）
～ 2026年02月13日（金）
【ライブ配信】2026年1月26日（月）13:00～16:30 【アーカイブ配信】2026年2月13日（金）まで受付 （視聴期間：2/13～2/27） ※会社・自宅にいながら受講可能です。 ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 ※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。 【配布資料】 PDFデータ（印刷可・編集不可） ※ライブ配信受講は開催2日前を目安にS＆T会員のマイページよりダウンロード可となります。 ※アーカイブ配信受講は配信開始日からダウンロード可となります。 |
| 会場名 | 【ライブ配信（Zoom使用）受講】もしくは【アーカイブ配信受講】 |
| 会場の住所 | オンライン |
| お申し込み期限日 | 2026年02月13日（金）16時 |
| お申し込み受付人数 | 30 名様 |
| お申し込み |
|
AI外観検査（画像認識）の
はじめ方、すすめ方、精度の向上
～高精度識別の外観自動検査を実現する知識とノウハウ～
受講可能な形式：【ライブ配信】or【アーカイブ配信】のみ
【オンライン配信】
ライブ配信（Zoom） ►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）
アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認（申込み前に必ずご確認ください）
アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認（申込み前に必ずご確認ください）
画像認識技術の基礎・原理、画像認識システムの実際、導入実例・運用方法
AI画像認識システムの基礎、取り組み方、
画像データ・画像情報の集め方、準備・前処理、識別根拠の課題と品質保証への対応
AI画像認識システムの基礎、取り組み方、
画像データ・画像情報の集め方、準備・前処理、識別根拠の課題と品質保証への対応
| 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
| セミナー趣旨 |
ここ数年、AI（人工知能）の応用が急速に進展しています。DeepLearning（深層学習）が劇的な認識率の向上をもたらしてAI分野を発展させ、生成AIがその応用範囲を広げています。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。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。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。
| セミナー講演内容 |
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」（遷移先WEBサイト）よりご確認ください。
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