CMC0710


ディープラーニングを活用した画像認識と
      自動運転への応用

 

 開催日時:2018年7月10日(火)13:30~16:30  

会  場ちよだプラットフォームスクウェア(東京都千代田区神田錦町3‐21)
                    【地下鉄】
                       東西線『竹橋駅』徒歩2分
                       三田線・新宿線・半蔵門線『神保町駅』徒歩7分
                       三田線・千代田線・半蔵門線・丸の内線『大手町駅』徒歩8分
                       新宿線・千代田線『小川町駅』徒歩8分
                    【JR】
                       中央線・山手線・京浜東北線『神田駅』徒歩12分
                       中央線・総武線『御茶ノ水駅』徒歩12分

受 講 料:1名につき48,000円(税込)※ 資料代含



主    催 : 株式会社シーエムシー・リサーチ

※請求書、受講票等は、シーエムシー・リサーチ社より送付いたします。


 
     講師 : 大関 和夫 氏   芝浦工業大学名誉教授 博士(工学)  

                   <講師経歴>
                      1974年3月早稲田大学 理工学部 数学科卒業、東芝総合研究所にて画像圧縮、放送
                      映像処理を行う。
                      1999年より芝浦工業大学教授、科研費「超3次元顔画像CGシステムによる感性の研究
                      (1,336万円)」のプロジェクトを主催、顔画像処理、瞬きの解析を行う。
                      自動運転ではドイツ・ケンプテン大学との共同研究を主催し、相互交流を推進。
                      深層学習ではGPU計算機の開発や、道路映像の認識を行い、精度向上の実用化研究
                      を行う。


          【趣旨】
             自動運転の開発が進展し、公道走行実験が進んでいる。いつ、自動運転は実現するのか、を現状の技術
            の分析を通じて考えていく。関連して、法律規制の問題や、倫理規定、人工知能のオープン技術と特許、国
            際連携が優先する体制の整備など、先進技術開発に関する諸問題をあげて新しいビジネスを構築する必要
            性を訴える。


                   【セミナーで得られる知識】
                      自動運転の現状と展望、問題点、技術的課題、人工知能の機能、社会的認知、法規制、
                      政策、倫理規定、ロードマップ(一案)、自動運転のビジネスリスク、オープン技術と特許戦略、
                      国際連携


   1.人工知能・深層学習(Deep Laerning)
        人工知能、機械学習、深層学習、高性能化(2012年)、人間より高度化(2015年)、応用例の登場、
        AI投資の増大、学会動向(人工知能学会、AAAI、CVPR)

   
2.画像認識の変貌
    2.1 従来画像認識技術
    2.2 深層学習を用いた画像認識
    2.3 深層学習が適用できない分野
    2.4 無くなる機械、無くなる職種
    2.5 新しい機械、新しい職種
    2.6 深層学習を組み込んだ開発手法

   
3.自動運転への応用
    3.1 自動運転車両の構造
    3.1 ステレオカメラと測距処理
    3.2 Lidarデータ処理
    3.3 電波センサー
    3.4 音波センサー
    3.5 GPSデータ
    3.5 3D地図情報
    3.6 深層学習による車両検出
    3.7 深層学習によるナンバープレート検出
    3.8 深層学習による歩行者検出
    3.9 赤外線カメラ
    3.10 ヘッドアップディスプレイ
    3.11 リアルタイムOS、プログラミング

   
4.開発ツール・開発環境
    4.1 深層学習の価値と開発環境(Cloud /社内サーバー)
    4.2 画像、音声、自然言語、webデータ
    4.3 画像認識装置の開発ツール(Kaffe,Tensorfloaw,Chainer他)
    4.4 GPUの機能と構成(Nvidia社cuda /Amd社Radeon)

   
5.関連事項
    5.1 自動運転車の社会的認知
    5.2 法律規制、倫理規定
    5.3 オープン技術と特許戦略
    5.4 国際連携


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