即実践できるディープラーニングによる時系列解析

MathWorks Japan

本セッションでは、ディープラーニングの初心者でも、データを準備することから始め、学習したモデルを業務へ展開・配備することを、セミナー後には実践できるようになることを目指します。

MATLABが提供するモデル開発環境、データの読み込み、前処理そして配備の機能を用いると、煩雑な機械学習のワークフローが全てシームレスに繋がり、学習したモデルの即業務への活用が可能です。

デモでは、時系列データに対して、ディープラーニングを適用した例を元に各機能のご紹介をいたします。

休憩、デモ展示

カメラと深層学習による作業手順のリアルタイム監視システムの開発事例

株式会社システック井上　インダストリアルソリューション部　部長　村井 浩一

ものづくりに携わる人材不足が深刻な課題となっている中で、製造業の成長を支えるには生産性の向上が必要とされています。　特にひとの生産性向上のためには、インダストリアル・エンジニアリングにおける改善活動が重要とされており、改善サイクルを円滑にすすめるためには、作業者の作業分析と併せて、製造現場での作業者の動きや作業手順を正確に把握することが必要となります。　

監視の仕組みとして Deep Learning Toolboxを利用して構築した深層学習モデルによる、製造現場の作業手順のリアルタイム監視システムについて、実際の製造現場における実証評価状況を交えてご紹介させて頂きます。

ディープラーニング活用事例のご紹介

MathWorks Japan

外観検査、インフラ検査、自動車ECU、コンシューマー製品への適用など、適用分野が広がるディープラーニングのお客様事例をご紹介します。　MATLABとディープラーニングを使った効率アップ、製品開発への各社の適用状況をご説明します。

GANやVAEで加速する画像ディープラーニング

MathWorks Japan

画像向けのディープラーニングは自動運転、工場での外観検査、医用分野などで適用され、最も期待の高い領域です。本セッションではマウスのドラッグ&ドロップや短いコーディングで画像ディープラーニングを利用できる使い勝手に加えて、なぜその判定になったかを説明するGrad-CAMの適用、R2019bで可能になったGANやVAE等の最新機能をデモを交えてご紹介いたします。