開催主旨

「不良品のサンプルが集まらない」「検査の精度が頭打ち」――外観検査の現場が抱えるこうした悩みは、AIの進化で大きく変わろうとしています。とくに生成AIや大規模視覚言語モデル（VLM）の登場により、ごく少量のデータ、あるいは学習データなしでも高精度な検査が実現できるようになってきました。
本セミナーは、これからAI外観検査に取り組む方のための入門講座です。基礎となる異常検知の考え方から、Zero-shot・Few-shot、生成AI・VLMを使った最新手法までを、基礎から理解できるよう体系立てて解説します。さらにデータの集め方や性能評価など現場で役立つノウハウも紹介し、現場導入でつまずきがちなポイントまで踏み込んで解説します。

習得可能知識

・深層学習を用いたAI外観検査の考え方と、その技術
・最新のAI外観検査手法（生成AI、LLM・VLMの活用を含む）
・少数データ・ゼロデータでのAI外観検査手法
・現場への導入法、データ収集、性能評価方法

予備知識

・深層学習の基礎知識
・多層パーセプトロン、畳み込みニューラルネットワークの基礎知識があればさらに理解が深まります。

録画参加

※当日の参加が難しい方は録画視聴のみでも申込み可能です。録画はセミナー終了後２週間視聴可能です。

（録画は、オンライン参加者もご視聴いただけます。オンライン参加時にご自分のビデオ録画を望まない方は、カメラOFFにしてご参加ください。） 

本セミナーのテキストは、PDFにてお送り致します。

※お申込みの際に、テキストを受け取れるメールアドレスを記入して下さい（申込アドレスと異なる場合は、申し込みフォームの備考欄にてお知らせ下さい）。