ディープラーニングの実践テクニック~画像&時系列データへの適用~

参加枠申込形式参加費 参加者
一般
先着順 無料 14人 / 定員50人

イベント内容

ディープラーニングの実践テクニック

~画像&時系列データへの適用~

概要

ディープラーニングは、ADAS/自動運転、ロボティクス、生体医用、FA/マシンビジョン、インフラ点検、農業など幅広い分野に適用が進んでいます。本セミナーでは、基礎的なアルゴリズムの解説から実践的なワークフローまでを、お客様のご講演や各分野における活用事例を交えながらご紹介します。また、MATLABの最新バージョンR2019bにて追加された、GANやVAEなどの最新機能についても、デモを交えてご紹介いたします。この分野での研究・開発をこれから行う必要のある方や開発効率向上をご検討の方、精度向上や最新機能にご興味のある方におすすめのセミナーとなっております。MATLAB環境をご存じない方もぜひご参加ください。

タイムスケジュール

時間 内容
13:00 受付開始
13:25 開会のご挨拶
13:30

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。

14:20

休憩、デモ展示

14:40

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。

15:10

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。

15:40

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。

16:30 Q&A、個別相談会

※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

参加対象者

  • ディープラーニングの適用を検討中の方
  • MATLABをご利用中で新機能について情報を得たい方

※ リクルーティング、勧誘など、採用目的でのイベント参加はお断りしております。

持ち物

名刺を2枚お持ちください。

参加費

無料

注意事項

※ 参加を辞退する場合は、詳細ページより申込のキャンセルをお願い致します。
※ 無断キャンセル・欠席が続く場合、次回以降の参加をお断りさせていただく場合がございますのでご了承ください。

 

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