Google Colab/Python実践デモで、撮影・機械学習・ディープラーニングから高精度な画像認識システム構築まで体系的に学習
アイアール技術者教育研究所は、Google Colab/Pythonによる実践デモを交え、撮影条件の設計から機械学習・ディープラーニング、最新アルゴリズムの活用までを体系的に学べる公開セミナーを開催します。
製造業では、品質管理の高度化や検査工程の効率化を目的に、画像認識AIの活用が進んでいます。外観検査や欠陥検出においては、従来の目視確認やルールベースの検査に加え、機械学習・ディープラーニングを用いた自動化への関心が高まっています。
一方で、現場で高精度な画像認識システムを構築するためには、AIモデルの知識だけでなく、撮影条件の設計、カメラの選定、画像処理、学習データの準備、性能評価など、複数の要素を総合的に理解する必要があります。
セミナー概要
- セミナー名：製造業のための画像認識AI活用講座
- 開催日時：2026/9/7（月）9:30～16:30
- 開催場所：Zoomによるオンライン受講
- 受講料：49,500円（税込）/1名（複数名受講割引あり）
- 講師：笠原 亮介 講師（株式会社ブライトヴォックス 取締役CTO）
講座詳細
本セミナーでは、認識精度を左右する画像撮影の基礎や各種カメラの特徴を解説したうえで、機械学習・ディープラーニングの原理、CNN、YOLO、Vision Transformerなどの画像認識技術を紹介します。また、Google Colab上のPython環境を用いた実践的なデモを交え、受講後に自身でコードを動かしながら画像分類の一連の流れを確認できる演習も用意しています。
セミナープログラム
- 画像認識技術の概要
・画像認識技術が活用されている業界と応用例
・画像認識を支える重要技術
- 効果的な画像撮影の基礎とポイント
・画像撮影の基礎知識
・各種カメラとその選び方
・画像処理技術の基本
・光学系と画像処理の協調設計
・偏光カメラを使った画像認識のアプローチ
- 機械学習の基礎から画像認識への応用まで
・初めての機械学習入門
・機械学習を画像認識に活かす考え方
・画像認識AI開発のための実践フロー
・学習データの準備、特徴量設計、手法選定、性能評価
・少ないデータでの分類問題に関する演習
- ディープラーニングの基礎と画像認識への展開
・ディープラーニングの活用事例と基本構造
・実践的な学習方法と改善テクニック
・CNNの仕組みと応用
・テーブルデータ分類、画像分類、欠陥検査のコード解説
・分類精度向上やCNNを使った画像分類に関する演習
- 現場で役立つ画像認識アルゴリズム
・ルールベースの画像認識と代表的アルゴリズム
・SIFT、HOGなどの機械学習ベースの画像認識処理
・AlexNet、VGG、ResNetなどのCNNネットワーク
・R-CNN、YOLOなどの物体検出アルゴリズム
・画像生成、転移学習、ドメイン適応
・Vision Transformerなどの最新技術
- 実際の事例から学ぶ画像認識アプリケーション
・ルールベース認識の具体的なアルゴリズム事例
・鋳造部品の欠陥検査アルゴリズム
・路面凍結の検知アルゴリズム
・転移学習を活用した欠陥検査アルゴリズム
- 画像認識技術と機械学習の最新トレンド
・AI技術の最新動向と市場トレンド
・製造業界で加速するAI導入事例
・次世代AI技術の展望
・大規模言語モデル（LLM）と画像認識への応用
・マルチモーダル大規模言語モデルを使った画像認識事例
想定対象
- 製造業で画像認識AI・外観検査システムの導入や開発に携わるエンジニア、技術者
- 画像認識技術を活用した品質管理・検査工程の自動化を検討している方
- 機械学習・ディープラーニングの基礎を体系的に学びたい製造業の技術者・研究者
- 画像認識システムの精度向上に課題を感じている実務担当者
※このセミナーの詳細はこちら
https://nihon-ir.jp/seminar/image-recognition-ai-for-manufacturing/
アイアール技術者教育研究所は、製造業向け技術者教育サービス（セミナー、eラーニング、研修、出版）を通じ、現場で役立つ知識・ノウハウの提供を継続してまいります。
日本アイアール株式会社50年超の実績を有する特許・知財ソリューションの他、技術情報の調査・分析、製造業向け技術者教育、技術系コンテンツ制作など、技術を軸にした専門性の高い実務サービスを幅広く展開しています。
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