강사
1. 주쿄대 학 공학부·인공지능 고등 연구소장 교수·소장 공학박사여수 야마토씨  
2. (주) 후지츠 연구소의 만들기 이노베이션(innovation) 연구소 나가토 타케시씨  
3. (주) 리코 연구 개발 본부 리코 ICT 연구소　AI응용 연구 센터 시니어 스페셜리스트 카사하라 료스케씨  

프로그램
＜ 10：30~12：00＞
1.외관 검사의 화상 처리와 그 실제
【강연 개요】
본 강연에서는, 이하와 같은 AGENDA에서, 「외관 검사의 화상 처리와 실제의 대처」에 관하여, 구체적 사례를 섞고 견식이 깊어진다.
1.화상 디지털화의 기반 강화　　
◎섀넌 표본화 정리, 「OKQT 이론」이라고 통합 이론 ST+QT
2.엣지 검출 기반 정비
◎CFI 도입과 「협액원리」, 그리고 4 오오하라 사토시에게 향해서
3.대국 시각의 화상 처리
◎Hough 변환, 그 고속화와 고도화와 확장의 전망
4.만능 검사의 가능성
◎KIZKI 알고리즘의 핵심과 심층 학습 DL 에 관하여, 응용 사례
5.시각 감성의 화상 처리
◎초상화 PICASSO의 사례와 얼굴 연구와 일본얼굴 학회
6.화상 검사의 사례 소개
◎개발 연구의 사례와 공동 연구에의 권해, 개발 팀의 비밀
7.화상 산업 응용 강화의 인큐베이터
◎학술 활동 SSII, ViEW·DIA(IAIP)등에의 권유
【질의응답·명함 교환】

＜13：00~14：00＞
2.생산 라인에 있어서의 기계 학습의 응용-화상 인식 시스템-
【강연 개요】
FA분야에 있어서의 화상 인식 기술은, 제품의 제조·조립 및 검사 등, 여러가지 장소에서 이용되고 있다.본 강좌에서는, 각 생산 공정에 있어서의 화상 인식의 과제를 소개해, 화상 인식 시스템에 대한 기계 학습 기술의 적용 사례로서 화상 인식 프로그램의 자동 생성 기술에 관하여 소개한다.  
1.생산 라인에 있어서의 화상 인식 기술
 　1.1 조립 공정에 있어서의 화상 인식
 　1.2 검사공정에 있어서의 화상 인식
2.화상 인식 시스템의 포인트
 　2.1 화상 처리 프로그램의 구성
 　2.2 생산 현장에 있어서의 화상 인식의 과제
 　2.3 화상 인식 프로그램의 자동 생성
 　　2.3.1 기계 학습(유전적 프로그래밍)을 이용한 자동 생성
 　　2.3.2 전문형 유전적 프로그래밍법
 　　2.3.3 임의 형상의 위치 인식 처리에의 대응
 　　2.3.4 화상 분류 처리에의 대응
3.적용 사례·효과의 소개
4.향후의 전개
【질의응답·명함 교환】

＜14：10~15：40＞
3.화상 인식 기술의 개요와 외관 검사에의 응용
【강연 개요】
근년, 자동 운전을 시작으로 하는 다채로운 애플리케이션에 필요한 기술로서 분위기가 살고 있는 화상 인식 기술의 개요와 화상 인식 기술의 외관 검사에의 응용에 관해서 해설하겠습니다.
1.화상 인식 기술의 개요
2.화상의 촬영
3.결함 검사 기술
 　3.1 기계 학습을 이용한 외관 검사에 관하여
 　3.2 학습의 종류
 　3.3 특징량의 설계에 관하여
 　3.4 성능 평가
 　3.5 학습 샘플
4.자동 외관 검사의 실례
5.화상 인식 기술을 이용한 결함 검사의 향후의 동향
【질의응답·명함 교환】

개최일시 : 2017년 11월 16일 (목) 10：30~15：40
개최장소 :［도쿄·고탄다］기술 정보 협회 세미나 룸
수강료(세금포함) : 59,400엔