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。
- AI画像認識システムの開発実例紹介
- パン識別システム「BakeryScan」
- 不織布の外観検査システム
- 油圧部品の外観検査システム
- 金属チェーンの外観検査システム
- レンガの外観検査システム
- AI外観検査プロジェクトのはじめ方
- AI外観検査の進め方・概念実証 (PoC)
- 機械学習を意識した画像データの撮影
- 学習が難しい画像
- 学習しやすい画像のための前処理
- 学習データの量と質の課題
- 学習データの準備にかかる負荷
- 学習データはどの程度必要か
- 外観検査における学習データ不均衡の問題
- 学習データの拡張、生成AIの活用
- ラベル付き公開データセットと転移学習による対応
- 識別根拠の課題と品質保証への対応
- Deep Learningは内部分析が困難
- 説明可能人工知能 (XAI)
- Grad – CAMによる注目領域確認
- 品質保証への対応・段階的なAI外観検査の導入
- AI外観検査システム導入の進め方まとめ
- 外部資金の獲得
- 不良品の定義確認と不良品サンプルの収集
- 撮影方法の検討
- 撮影装置の導入とデータ収集からPoC
- 初期判定モデルを作成し、プロトタイプとして導入
- モデル改良と精度検証の繰り返し
- 本格運用開始後の維持管理
- 外観検査プロジェクトを成功させるために
- 質疑応答
複数名受講割引
- 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 34,400円(税別) / 37,840円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
- 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
- 請求書は、代表者にご送付いたします。
- 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」とご記入ください。
- 他の割引は併用できません。
- サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。
アカデミー割引
教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。
- 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
- 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
- お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。
オンデマンドセミナーの留意点
- 申込み後、すぐに視聴可能なため、本セミナーのキャンセルは承りかねます。 予めご了承ください。
- 録画セミナーの動画をお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
- お申し込み前に、 視聴環境 をご確認いただき、 視聴テスト にて動作確認をお願いいたします。
- 3営業日後までに、メールをお送りいたします。
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