╋━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━2019/09/10━
┃[日刊工業新聞社 AI・IoT・ロボットセミナーMail] 発信：日刊工業新聞社
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☆DeepLearningを使った高精度画像認識を学ぶ
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▼9/13（金）開催（＠大阪）
[１] 2D/3D画像処理技術を理解してディープラーニングよる認識率を格段に向上する
https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/2948
▼9/19（木）開催（＠東京）
[２] Deep Learningによる高精度な画像認識の手法と判別根拠の可視化技術（XAI）
https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/2788（＠東京）
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▼9/25（水）開催（＠東京）
[３] 生産革新のためのDeep Learningの使い方と知能システムの行動学習の取り組み方
https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/2802
▼9/26～9/27開催（＠愛知）【※8/23まで2万円引きの早期申込割引】
[４] 協働ロボットのリスクアセスメントとSafety2.0システム構築術
https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/2880（＠愛知）
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※「４」のセミナの詳細は上記URLをご参照ください。
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[１] 2D/3D画像処理技術を理解してディープラーニングよる認識率を格段に向上する
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https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/2948
――AIとロボットビジョン・マシンビジョンの基礎と応用
■□■ 受 講 効 果 ■□■ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
（1）2D/3D認識の基礎から応用、最新の研究事例までを幅広く学ぶことができます。
（2）Deep Learningの効果的な利用方法や、従来手法との組合せについても実例を紹介。
実用化の観点から現場で使えるシステムを設計するためのノウハウが習得できます。
（3）DeepLearningの中間層を利用した画像マッチングや、DeepLearningのための
高リアリティ学習画像の生成方法等、講師オリジナルの最新手法が得られます。
（4）対象物の機能を認識する「機能認識技術」も解説。物体把持の確実性が増します。
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プ│ロ│グ│ラ│ム│
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https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/2948
◇ 開催日：2019年 9月 13日（金）10:00～17:00（受付9:30）
◇ 会 場：日刊工業新聞社 大阪支社
◇ 申し込みURL：https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/2948
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[２] Deep Learningによる高精度な画像認識の手法と判別根拠の可視化技術（XAI）
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https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/2788
――学習データの準備・データ拡張・可視化手法を具体的に学ぶ
■□■ 受 講 効 果 ■□■ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
（1）物体検出のための最新のNeural Networkの構造からデータ拡張の手法までが学べます。
（2）認識の高精度化のための学習データの準備の仕方やコツを解説します。
（3）Deep Learningの判別根拠の可視技術、「職人の判断」を埋め込む技術が得られます。
（4）外観検査など品質保証の分野でのAIの利活用につなげるヒントが得られます。
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プ│ロ│グ│ラ│ム│
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https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/2788
◇ 開催日：2019年 9月 19日（木）10:00～17:00
◇ 会 場：日刊工業新聞社 東京本社
◇ 申し込みURL：https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/2788
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[３] 生産革新のためのDeep Learningの使い方と知能システムの行動学習の取り組み方
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https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/2802
――Deep Learningの手法からマルチモーダル、深層強化学習、動作生成モデルまで
■□■ 受講効果 ■□■───────────────────────────
(1) 深層学習における過学習の課題などをの解決手法が整理できます。
(2) ロボット等の高度化に向け深層強化学習や深層予測学習の進め方が理解できます。
(3) 複数の学習データを用いるマルチモーダル学習の進め方を、実例を通じて学べます。
(4) ロボットを例に統合学習の手法を、講師の産学共同開発例を通じて習得できます。
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◇ 開催日：2019年 9月 25日（水）10:00～17:00
◇ 会 場：日刊工業新聞社 東京本社
◇ 申し込みURL：https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/2802
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