製造業のための画像認識AI活用講座（セミナー）

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開催日時	2026/9/7（月）9:30～16:30
担当講師	笠原亮介講師
開催場所	Zoomによるオンライン受講
定員	-
受講費	49,500円（税込)

製造業のための画像認識AI活用講座

Google Colab/Pythonによる実践デモを交えて学ぶ！

撮影・機械学習・ディープラーニングの基礎と高精度画像認識システムの構築

講座概要

画像認識AI技術は、製造業における外観検査・欠陥検出・品質管理などの分野で急速に導入が進んでいます。しかし、現場で高精度な画像認識システムを構築するには、撮影条件の設計からアルゴリズムの選定、学習データの効率的な活用まで、幅広い知識が求められます。

本講座では、製造業の現場で画像認識AIを活用するために必要な技術を体系的に解説します。

まず、認識精度を左右する画像撮影の基礎と各種カメラの特徴を学び、続いて機械学習・ディープラーニングの原理を基礎から丁寧に説明します。さらに、CNN、YOLO、Vision Transformerなど画像認識アルゴリズムを幅広く紹介し、外観検査への適用事例や少量データでの学習手法など、現場で直面する課題への解決策を提示します。

講座ではGoogle Colab上のPython環境を用いた実践的なデモを交えて進行し、講座後に受講者自身がコードを動かしながら画像分類の一連の流れを体験できる演習も準備してあります。画像認識技術の導入を検討中のエンジニアから、精度向上に課題を抱える実務者まで、幅広い方に役立つ内容です。

担当講師

笠原亮介講師

セミナープログラム（予定）

１．　画像認識技術の概要
(1) 画像認識技術が活用されている業界とその応用例
(2) 画像認識を支える重要技術とは？

２．効果的な画像撮影の基礎とポイント
(1) 画像撮影の基礎知識
(2) 各種カメラとその選び方（EDoFカメラ、測距カメラ、偏光カメラなど）
(3) 画像処理技術の基本（色フィルタ補間処理、収差補正処理など）
(4) 光学系と画像処理の協調設計
(5) 偏光カメラを使った新たな画像認識のアプローチ

３．機械学習の基礎から画像認識への応用まで
(1) 初めての機械学習入門
(2) 機械学習を画像認識に活かす考え方
(3) 画像認識AI開発のための実践フロー
a. 効果的な学習データの準備
b. 精度向上のための特徴量設計
c. 主な機械学習手法とその選び方
d. 性能評価の正しい方法
(4) 機械学習を用いた画像認識の開発を成功させるポイント
(5) 演習問題：少ないデータでの分類問題に挑戦

４．ディープラーニングの基礎と画像認識への展開
(1) ディープラーニングの最新活用事例とその歴史
(2) ディープラーニングの基本構造を理解する
(3) 実践的な学習方法と改善テクニック（正則化、過学習防止）
(4) 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の仕組みと応用
(5) 実践的コード解説（テーブルデータ分類、画像分類、欠陥検査）
a. テーブルデータ分類
b. 画像分類
c. 欠陥検査
(6) 演習問題：ディープラーニングの分類精度を高める
(7) 演習問題：CNNを使った実践的画像分類問題

５．現場で役立つ画像認識アルゴリズム
(1) 画像認識技術の進化と実務への応用
(2) ルールベースの画像認識と代表的アルゴリズムの活用法
(3) 代表的な機械学習ベースの画像認識処理の紹介
a. ディープラーニング以外のアルゴリズム（SIFT、HOGなど）
b. CNNの代表的なネットワーク（AlexNet, VGG, ResNetなど）
c. 物体検出アルゴリズム（R-CNN、YOLOなど）
(4) 少量のデータでも効果を発揮する技術
a. 画像生成
b. 転移学習
c. ドメイン適応
(5) 最新の画像認識技術（Vision Transformerなど）

６．実際の事例から学ぶ画像認識アプリケーション
(1) ルールベース認識の具体的なアルゴリズム事例
(2) 製造業向け：鋳造部品の欠陥検査アルゴリズム
(3) 安全管理向け：路面凍結の検知アルゴリズム
(4) 転移学習を活用した精度の高い欠陥検査アルゴリズム

７．画像認識技術と機械学習の最新トレンド
(1) AI技術の最新動向と市場トレンド
(2) 製造業界で加速するAI導入事例
(3) 次世代のAI技術の展望とそのインパクト
(4) 大規模言語モデル（LLM）とその画像認識への応用
(5) マルチモーダル大規模言語モデルを使った画像認識事例