受付終了2019年度実習テーマ：画像判定モデル構築

受入部門

技術本部 研究開発統括部 第1研究開発部 AIグループ

実習内容

製品の外観検査にAIを利用した良品／不良品を判定する技術が活用されてきているなか、ヤマハでは木材を使う製品を多数生産しており、現場ではこのようなAIを使用した生産効率化に期待が集まっています。
本実習では、画像データを用いて木材の良否を判定する画像情報処理／深層学習モデルを実際に提案・構築いただき、モデルの性能評価をしていただきます。

＜実習内容の例＞

• 製品画像の選定と画像の前処理
• 画像認識／深層学習モデルの選定
• モデルの構築・学習
• 外観検査良否の精度改善評価
• 改善点の検討／提案

最終成果物は学習モデルと精度評価結果です。

面接選考日程

1月9日（木）13:25～15:05

実習期間

2月10日（月）～2月21日（金）※土日を除く

実習場所

ヤマハ本社（静岡県浜松市）

望ましい学科系列

電気・電子系、情報系、化学・材料系、画像情報処理専攻

望ましい専門知識

画像情報処理、深層学習のプログラミングの経験者であること、とくに画像による異常検知タスクについての知識を有し、研究論文をサーベイし自身の研究を進められることが望ましいです。具体的には、下記のようなことができる方を歓迎します。

• Pythonでプログラミングができる。
• OpenCVなどを用いて画像データの分析・加工・特徴量抽出ができる。
• Keras／TensorFlow／Pytorchなどの機械学習フレームワークを用いて機械学習／深層学習モデルの構築ができる。

テーマ別質問

学会発表・論文投稿実績を記述してください（略記で可）。