日本のコンピュータビジョントレーニング

本講座はインストラクターによるライブトレーニングで、日本（オンラインまたはオンサイト）にて開催されます。中級者から上級者のコンピュータビジョンエンジニア、AI開発者、IoT関係者が参加対象となり、エッジデバイス上でリアルタイム処理を行うためのコンピュータビジョンモデルの実装・最適化手法を学びます。

講座終了時には、参加者は以下の能力を身につけることができます：

• エッジAIの基本原理およびコンピュータビジョン分野における応用方法を理解する。
• 最適化された深層学習モデルをエッジデバイス上に展開し、リアルタイムでの画像・映像解析を行う。
• TensorFlow LiteやOpenVINO、NVIDIA Jetson SDKといったフレームワークを用いてモデルを導入する。
• 性能向上・電力効率化および低遅延な推論処理のためのAIモデルの最適化手法を習得する。

本講座は日本（オンラインまたは現地開催）で実施されるインストラクター主導のライブトレーニングであり、コンピュータビジョンの理解を深めたい上級者向けです。Google Colabを用いた高度な視覚モデル開発におけるTensorFlow機能についても学ぶことができます。

受講完了時点で、皆様は次の能力が得られるようになります：

• TensorFlowを用いて畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を構築・訓練する。
  
• Google Colabを活用して、スケーラブルかつ効率的なクラウドベースのモデル開発を行う。
  
• コンピュータビジョン業務向けの画像前処理手法を実装する。
  
• 実社会での利用を目的としたコンピュータビジョンモデルを導入する。
  
• 転移学習の技術を用いてCNNモデルの性能向上を図る。
  
• 画像分類モデルの結果を可視化・解釈することができる。
  

本講座は、日本（オンラインまたは対面形式）で実施されるインストラクターによる実践的研修であり、自動運転用途向けの堅牢なビジョンシステムを構築したい中級レベルのAI開発者やコンピュータビジョンエンジニアを対象としています。

研修終了時には、受講者は以下の能力を身につけられるようになります：

• 自動運転車におけるコンピュータビジョンの基本概念を理解する。
• 物体検出、車線認識、セマンティックセグメンテーションのためのアルゴリズムを実装できるようになる。
• ビジョンシステムと自動運転車のその他サブシステムとの統合が可能になる。
• 高度な環境認識タスクに向けて深層学習技術を適用できるようになる。
• 実際の利用状況下におけるコンピュータビジョンモデルの性能評価が可能になる。

本講座はインストラクターによる対面またはオンライン形式の実習型研修で、日本にて行われます。従来手作業で顔のスケッチを行っていた法執行機関の初心者向けに設計されており、AIツールを活用した顔認識システム開発方法が学べます。

研修終了時には、以下のスキル・知識を習得できる予定です：

• 人工知能および機械学習の基本概念の理解
• デジタル画像処理の基礎と顔認識への応用方法の習得
• AIツールおよびフレームワークを用いた顔認識モデルの構築技術の習得
• 顔認識システムの作成・学習・検証における実践経験の獲得
• 顔認識技術利用時の倫理的配慮およびベストプラクティスの理解

本实战培训涵盖日本中的 Fiji 和 ImageJ 基础内容，服务于生物研究。学员将获得图像预处理、定量分析及宏自动化方面的实用技能，从而优化组织、细胞及其他样本的工作流程，实现可重复的结果。

日本（オンラインまたは現地開催）で行われるこの講師主導型実践研修は、自動検査用ビジョンビルダーを用いてSMT（表面実装技術）プロセス向けの自動検査システムを設計・構築・最適化したい中級レベルの専門家を対象としています。

本研修の終了時点で受講者は以下のことができるようになります：

• 自動検査用ビジョンビルダーを活用して自動検査システムをセットアップ・設定する
• 解析に必要な高品質な画像を取得・前処理する
• 欠陥検出やプロセス妥当性の確認のため論理的判断を行う
• 検査レポートを生成しシステムパフォーマンスを最適化する

このインストラクター主導のライブトレーニングは日本（オンラインまたはオンサイト）で提供され、YOLOv7を用いたリアルタイム物体検出の実装方法を習得したい中級から上級レベルの開発者、研究者、データサイエンティストを対象としています。

本トレーニングの終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• 物体検出の基本的な概念を理解する。
• 物体検出タスクのためにYOLOv7をインストールし、設定する。
• YOLOv7を使用してカスタム物体検出モデルの学習とテストを行う。
• YOLOv7を他のコンピュータビジョンフレームワークやツールと統合する。
• YOLOv7の実装に関連する一般的な問題をトラブルシューティングする。