1 画像認識技術の概要
1.1 画像認識技術の応用用途
1.2 画像認識のキー技術
2 画像の撮影
2.1 撮影画像
2.2 各種カメラとその特性
2.3 画像処理
3 機械学習の基礎と画像認識
3.1 機械学習とは
3.2 機械学習の考え方
3.3 一般的な画像認識AIの処理フロー
3.3.1 学習サンプル
3.3.2 特徴量の設計について
3.3.3 機械学習の種類
3.3.4 性能評価方法
3.4 機械学習による開発のポイント
4 ディープラーニングの基礎
4.1 応用用途と発展の歴史
4.2 基本形
4.3 学習方法
4.4 畳み込みニューラルネットワーク
5 様々な画像認識アルゴリズム
5.1 画像認識処理の歴史
5.2 代表的な処理
5.3 少量学習データに対する対応
6 画像認識技術アプリケーションの例
6.1 画像の分類
6.2 検査画像の欠陥検出
7 画像認識と機械学習技術の今後の動向