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・深層学習の登場により性能を飛躍的に向上させた人工知能を自動運転技術に活かすための講座
・AI(人工知能)を画像認識へ効果的に活用し、自動運転技術を実現するためのセミナー!


人工知能(AI)・画像認識の基礎と自動運転への応用
〜 深層学習(ディープラーニング)の基礎と画像認識の種類、最新技術および自動運転技術への応用 〜

■開催日時:2019年05月17日(金) 10:30 〜 17:30


■会場:日本テクノセンター研修室
    (東京都新宿区西新宿二丁目7-1 小田急第一生命ビル 22階)

■受講料:一般(1名) : 48,600円 (税込)
     同時複数申し込みの場合(1名) : 43,200円 (税込)

■主催:(株)日本テクノセンター


■受講対象者:
・パターン認識、画像認識、AI、その応用としての自動運転の概要を知りたい研究者、技術者、
企画立案者の方
・AIの歴史から最新動向までの概要を知りたい研究者、技術者、企画立案者などの方

■予備知識:
・高校理系程度の数学の知識があれば深く理解できます

■修得知識:
・AI、画像認識、さらにその応用としてのカメラによる障害物検知までの基礎から動向までの
俯瞰した知識
・最近のAIの優位性と問題点に関する知識
・関連するハードウェアの簡単な動向に関する知識

■講師の言葉:
 車の自動運転の要素技術のうち、最も注目されているのがカメラによる画像認識です。
最近では、AIが応用され、カメラに写る物体の認識精度が高まってきました。
画像認識もAIも長い歴史の中で進化してきましたが、最近の主流は深層学習(ディープ
ラーニング)というニューラルネットワークの技術です。深層学習は、知られているAI技術の
中では、現在最強と言われています。
 しかし、それが万能なわけではなく、いろいろな問題点もわかってきました。ここでは、AIと
画像認識の歴史から、最新動向、実現方法などを俯瞰的に解説し、自動運転への応用を探ります。


1.人工知能とは何か
  (1). 人工知能の種類と歴史
  (2). 深層学習
      a. 深層学習の基礎
      b. 深層学習の問題点
  (3). 最新動向

2. 画像認識とは何か
  (1). 認識の難しさと課題
  (2). 認識の種類と歴史
      a. 構造解析
      b. 統計解析(+深層学習)
  (3). 最新動向

3.自動運転のための工夫
  (1). 何故画像か?
  (2). 何を見たいのか?
      a. 認識のレベルと最適化
      b. 画像の問題点
  (3). 実例

4.実現方法
  (1). ハードウェア
      a. 性能の要求
      b. LSIの必要性
  (2). 実例

5.今後の方向

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