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┃[日刊工業新聞社 オンラインセミナーMail] 発信：日刊工業新聞社
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☆新技術・機能認識も解説！
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▼2/12（金）開催（＠Web）
[１] AIとロボットビジョンで達成する生産・物流イノベーション
https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/4628
▼1/29（金）開催（＠Web）
[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/4587
▼2/9（火）開催（＠Web）
[３] ディープラーニングを使った画像処理―応用編:判別根拠の可視化技術、GANの理論、深層強化学習
https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/3725
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[１] AIとロボットビジョンで達成する生産・物流イノベーション
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https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/4628
――AI・ロボット・3次元物体認識技術の実際と現場への展開手法
■□■ 受講効果 ■□■───────────────────────────
(1) 講師がAmazon Robotics Challenge等で実践した、対象物の混載状況・複雑な
置かれ方への対応方法や、ビジョンとロボットの連携強化の仕方が把握できます。
(2) 3次元認識へのAIの適用と現状の課題を踏まえた適切なAIの活用法が学べます。
(3) 生産・物流分野へのロボット知能化技術の導入の進め方と留意点が把握できます。
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プ│ロ│グ│ラ│ム│
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https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/4628
◇ 開催日：2021年 2月 12日（金）14:00～17:15
◇ 受講料：22,000円（テキスト、税込）
◇ 申込URL：https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/4628
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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/4587
――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
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、
高精度化のための学習データの準備の仕方までを解説。併せて、
Deep Learningの判別根拠を可視化する講師らの最新の研究例も紹介します。
■□■ 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/4587
◇ 開催日：2021年 1月 29日（金）10:00～13:00
◇ 受講料：22,000円（テキスト、税込）
◇ 申込URL：https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/4587
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[３] ディープラーニングを使った画像処理入門―応用編:深層強化学習、判別根拠の可視化技術とGANの理論
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https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/3725
■□■ 受 講 効 果 ■□■ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
（1）深層強化学習の仕組みから深層強化学習の応用例までを整理できます。
（2）ハンズオンでオセロゲームの強化学習モデルの実装に取り組み、理解を深めます。
（3）エキスパートシステム、Q学習、DQNを体験し、強化学習の実装方法をひと通り学べます。
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（1）判別根拠の可視化技術としてGrad-CAMやIntegrated Gradientsが把握できます。
（2）Grad-CAMやIntegrated Gradientsを用いた外観検査での品質管理手法が理解できます。
（3）GANの理論からGAN派生モデルのDCGAN、CycleGAN、StarGAN、AttnGAN等が整理できます。
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プ│ロ│グ│ラ│ム│
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https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/3725
◇ 開催日：2021年 2月 9日（火）午前：10:00～13:00／午後：14:00～17:20
◇ 受講料：38,500円（終日）／22,000（午前・午後のみ）※サンプルプログラム込み
◇ 申込URL：https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/3725
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