研修について

具体的な研修の内容と、基本となる5日間の研修を例にスケジュールを紹介いたします。
すべての情報は資料に掲載しておりますので、詳細をご希望の方は資料をご覧ください。

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研修内容

シミュレーターやRCカーを使って、運転の精度向上や自動追尾など、実践的な内容に取り組みます。研修時に作成した自動運転用のソースコードや、生成されたディープラーニングのモデルは研修後も引き続き業務でご利用いただけます。

こちらには掲載していない研修もありますので、気になる方はぜひ資料をご覧ください。

学習用車輌 ディープ四駆(Deep4WD)で実際に走行テスト

研修では、実車の1/10サイズの車体「ディープ四駆(Deep4WD)」を使って実習をおこないます。まず、人間が運転したデータを取得し、Python、TensorFlow・Kerasによるディープラーニングによって進路方向を自動判定できるようにします。

学習用車輌 ディープ四駆の写真

3Dシミュレーター上での反復学習により精度向上

教育していないAIは精度が低く、とても実用的ではありません。そのためこちらの研修では、CGで作成した3D空間内を仮想的に走らせることで、大量のパターン学習を実施し、自動運転の精度向上を実装を狙います。リアル・バーチャルの両面から自動運転のエッセンスを学びます。

研修風景

作ったAIモデルを使ってレースを開催

研修最終日には、研修で作成したモデルを使って、1/10サイズのRCカーで競走します。ただ作るだけでも楽しいのですが、他の人と競うことで、ゲーム感覚で楽しみながら開発できます。

レースコースの写真

自動追尾によるオートクルージング実装

センサーデータやカメラ画像により、前の車を等間隔の距離をあけて追尾する仕組みを実装します。

後ろの車が前の車を自動追尾している写真

信号機や標識などの物体認識AI

ディーブラーニングによる物体認識を使って、道路上の物体や信号をAI判定するための実装方法を学びます。

車が信号機の認識をしている写真

研修スケジュール

5日間の研修の一例

5日感の研修の一例。1日目、午前、全体の流れ説明、機械学習座学(前半)。午後、機械学習座学(後半)、機械学習実習。2日目、午前、道路走行講義。午後、データ収集、道路走行試運転。3日目、午前、データ前処理講義。午後、前処理実習、道路走行。4日目、午前、物体検出講義。午後、物体検出実習。5日目、終日、プロジェクトワークショップ

5日間の研修スケジュールの一例です。「2日目・3日目・5日目の研修だけ受けたい」など貴社のご状況に合わせて研修プランのカスタマイズが可能です。ここでは紹介していない研修内容もありますので、まずはお気軽にお問い合わせください。

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