エッジAIによるコンピュータビジョン：リアルタイム画像処理のトレーニングコース

このインストラクター主導のライブトレーニングは、最新のエッジAIの進歩を習得し、AIモデルのエッジ展開を最適化し、さまざまな業界での専門的な応用を探求することを目指す上級レベルのAI実践者、研究者、および開発者向けです（オンラインまたはオンサイト）。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことができるようになります：

• エッジAIモデルの開発と最適化に関する高度なテクニックを探究する。
• エッジデバイスでのAIモデルの展開に向けた最先端の戦略を実装する。
• 高度なエッジAIアプリケーションに使用される専門的なツールとフレームワークを利用する。
• エッジAIソリューションのパフォーマンスと効率を最適化する。
• 革新的なユースケースとエッジAIの新規トレンドを探求する。
• エッジAI展開における高度な倫理的およびセキュリティ上の考慮事項に対処する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者、データサイエンティスト、およびテック愛好家向けです。エッジデバイス上でさまざまなアプリケーションにAIモデルを展開する実践的なスキルを得たい方におすすめです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• エッジAIの原理とその利点を理解する。
• エッジコンピューティング環境の設定と構成を行う。
• AIモデルを開発、訓練、最適化し、エッジデバイスへの展開を準備する。
• エッジデバイス上で実践的なAIソリューションを実装する。
• 展開されたエッジモデルの性能を評価し、改善する。
• エッジAIアプリケーションにおける倫理的およびセキュリティ的な考慮点に対処する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのロボット工学エンジニア、自動車開発者、AI研究者のために設計されています。エッジAIを活用して革新的な自律システムソリューションを構築したい方におすすめです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• 自律システムにおけるエッジAIの役割と利点を理解する。
• エッジデバイスでのリアルタイム処理のためにAIモデルを開発・導入する。
• 自動車、ドローン、ロボット工学におけるエッジAIソリューションを実装する。
• エッジAIを使用して制御システムを設計・最適化する。
• 自律AIアプリケーションにおける倫理的および規制上の考慮事項に対応する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者やIT専門家向けに設計されており、エッジAIの概念から実践的な実装まで、セットアップと展開を含む包括的な理解を目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• エッジAIの基本概念を理解する。
• エッジAI環境を設定および構成する。
• エッジAIモデルを開発、訓練、最適化する。
• エッジAIアプリケーションを展開および管理する。
• 既存のシステムやワークフローにエッジAIを統合する。
• エッジAIの実装における倫理的考慮事項とベストプラクティスに対処する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの医療専門家、バイオメディカルエンジニア、AI開発者を対象としており、革新的なヘルスケアソリューションにエッジAIを活用したい方々向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 医療分野におけるエッジAIの役割と利点を理解する。
• 医療アプリケーション向けにエッジデバイス上でAIモデルを開発し展開する。
• ウェアラブルデバイスと診断ツールでエッジAIソリューションを実装する。
• エッジAIを使用して患者モニタリングシステムの設計と展開を行う。
• 医療AIアプリケーションにおける倫理的および規制上の考慮事項に対処する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者、システムアーキテクト、および業界専門家を対象としており、IoTアプリケーションにスマートなデータ処理と分析機能を追加するためにエッジAIを活用することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• エッジAIの基礎とIoTへの適用について理解する。
• IoTデバイス用のエッジAI環境をセットアップおよび構成する。
• AIモデルを開発し、IoTアプリケーションに展開する。
• IoTシステムでリアルタイムのデータ処理と意思決定を実装する。
• エッジAIをさまざまなIoTプロトコルやプラットフォームに統合する。
• IoTのエッジAIにおける倫理的な配慮と最善の慣行に対処する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、手描きの顔像作成からAIツールを使用した顔認識システムの開発へ移行したい法執行機関の初心者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 人工知能と機械学習の基礎を理解する。
• デジタル画像処理の基礎と顔認識への応用について学ぶ。
• AIツールやフレームワークを使用して顔認識モデルを作成するスキルを身につける。
• 顔認識システムの作成、学習、テストに関する実践的な経験を得る。
• 顔認識技術を使用する際の倫理的配慮と最善の慣行を理解する。

フィジーは、科学的な多次元画像用の画像処理プログラム（ImageJ）と、科学的な画像分析用のプラグインをバンドルしたオープンソースの画像処理パッケージです。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はフィジーのディストリビューションとその基盤となるImageJプログラムを使用して、画像分析アプリケーションを作成する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできることになります：

• フィジーの高度なプログラミング機能とソフトウェアコンポーネントを使用してImageJを拡張する
• 重複するタイルから大きな3D画像をステッチする
• 統合された更新システムを使用して、起動時に自動的にフィジーのインストールを更新する
• カスタム画像分析ソリューションを構築するために、幅広いスクリプト言語から選択する
• ImgLibなどの強力なライブラリを使用して、大規模なバイオイメージデータセットを処理する
• アプリケーションを展開し、同様のプロジェクトで他の科学者と協力する

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、組織学的な組織、血液細胞、藻類などの生物試料に関連する画像を処理および解析したい初級から中級レベルの研究者や実験室専門家を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• Fijiインターフェースをナビゲートし、ImageJの基本機能を利用します。
• より良い解析のために科学的画像を前処理および強化します。
• 細胞計数や面積測定など、定量的な画像解析を行います。
• マクロとプラグインを使用して反復的なタスクを自動化します。
• 生物学研究における特定の画像解析ニーズに合わせてワークフローをカスタマイズします。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、エッジAIの基本概念とその初級的な応用について理解したい初心者レベルの開発者やITプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能になります：

• エッジAIの基本概念とアーキテクチャを理解する。
• エッジAI環境を設定および構成する。
• 単純なエッジAIアプリケーションを開発および展開する。
• エッジAIのユースケースと利点を特定し理解する。

OpenCV（オープンソースコンピュータビジョンライブラリ: http://opencv.org）は、数百のコンピュータビジョンアルゴリズムを含むオープンソースのBSDライセンスのライブラリです。

対象者

このコースは、OpenCVを使用してコンピュータビジョンプロジェクトを行うことを目指すエンジニアやアーキテクト向けです。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、ソフトウェアエンジニアがPythonでOpenCV 4を使用して深層学習をプログラムすることを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to do:

• OpenCV 4を使用して画像と動画を表示、読み込み、分類する。
• TensorFlowとKerasを使ってOpenCV 4での深層学習を実装する。
• 深層学習モデルを実行し、画像や動画から影響力のあるレポートを生成する。

パターンマッチングは、画像内に特定のパターンを検出するための技術です。工場ライン上の不良品の予想されるラベルや部品の指定された寸法などの撮影画像内の特定の特性が存在するかどうかを決定するために使用されます。これは、「パターン認識」（関連サンプルの大規模なコレクションに基づいて一般的なパターンを認識します）とは異なり、具体的に何を探しているのかを指示し、予想されるパターンが存在するかどうかを通知します。

コースの形式

• このコースでは、パターンマッチングが機械ビジョンに適用される際のアプローチ、テクノロジー、およびアルゴリズムについて紹介します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの専門家を対象としており、ビジョンビルダーAIを使用して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、実装、最適化することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下が行えるようになります：

• ビジョンビルダーAIを使用して自動検査を設定および構成します。
• 分析用の高品質な画像を取得し、前処理を行います。
• 欠陥検出やプロセス検証に論理ベースの決定を実装します。
• 検査レポートを作成し、システムパフォーマンスを最適化します。