1．Pythonによる画像処理プログラミング
（1）画像処理・機械学習の概要
（2）開発環境
（3）プログラミング実習
（4）画像処理プログラミング
2．実習で学ぶニューラルネットワークと学習済モデルの活用
（1）人工知能概要
（2）ニューラルネットワークの仕組み
（3）公開されている学習済みモデルの活用
（4）Raspberry Pi4へのAIの搭載
3．ディープラーニングシステム開発技術(市販テキストを利用します）
（1）CNN概要
（2）コードのメンテナンス性を高めるための手法
（3）独自データセットによる画像分類
（4）画像分類モデルの活用
（5）推定結果に対する評価
4．物体検出
5. 物体検出を利用したキズの検出
≪担当予定講師≫
高度ポリテクセンター
≪配布テキスト≫
（予定）Python ディープラーニングシステム実装法 科学情報出版株式会社
コース番号 SP014 ＡＩ・画像処理技術＜集中育成コース＞＜Ｐｙｔｈｏｎの導入からニューラルネットワークの習得まで＞
訓練日程
1/19(火)～1/22(金)、1/26(火)～1/29(金)
実施時間帯
10:00～16:45
（昼休憩45分）
総訓練時間
48時間
受講料
64,000円
定員
12名
対象者
～これからAI・画像処理技術を習得したい方に最適です～
これから製造現場などにAI技術を導入しようとする方
≪訓練内容の概要≫
AI・画像処理技術を製造ラインの検査工程等に取り入れて、生産効率を向上させる事例が多くなっています。本コースでは、Pythonの基本文法から画像処理プログラミング、さらに、ニューラルネットワークの仕組みや畳み込みニューラルネットワーク、AIシステムの構築について、理論と実習を通して習得します。これからAI技術に取り組む方にAI・画像処理技術を集中的に養うことを目的としたコースです。
これから製造現場などにAI技術を導入しようとする方
≪訓練内容の概要≫
AI・画像処理技術を製造ラインの検査工程等に取り入れて、生産効率を向上させる事例が多くなっています。本コースでは、Pythonの基本文法から画像処理プログラミング、さらに、ニューラルネットワークの仕組みや畳み込みニューラルネットワーク、AIシステムの構築について、理論と実習を通して習得します。これからAI技術に取り組む方にAI・画像処理技術を集中的に養うことを目的としたコースです。
訓練内容
使用機器・教材
Python開発環境（VSCode、Juypter Notebook,Spyder）、画像処理ライブラリ（OpenCV）、DNNフレームワーク（Keras）、Raspberry Pi4、DepthAI カメラ等市販図書
持参品・服装
実施場所
高度ポリテクセンター
備考
Q0391のコースと内容が一部重複します。
関連コース
受講者の声
- Pythonを使ったAI・画像処理の基本を理解することができた。
- 今後、業務に機械学習を適用させていくための基本的な準備知識を得ることができました。
- 講師の方々の説明が丁寧でわかりやすく、理解しやすかった。
- 懇切丁寧な説明とわかりやすい教材やデータを提供していただき、今後も継続して開発していける内容で大変勉強になりました。
- 業務にどのようにこれから活用したらよいか学べた。
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