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28卒夏_＜8/24〜9/4＞【先端AI・データサイエンス分野】 実環境での利用を想定した画像検査・異常検知技術の研究開発_50059
株式会社日立製作所研究開発職 · 28卒
パナソニックグループ
機械 / ソフトウェア・情報処理 / 電気・電子機器 / 半導体・電子部品 / 家電・AV機器
28年就職：インターン・仕事体験
研究開発職
画像/点群から3D空間を認識・理解するAIモデルの評価
- 募集職種
- 研究開発職
- 対象資格
- 2028年修了見込みの方 学部, 修士, 博士
- 勤務予定地
- 大阪府
- 備考
- 大阪府／門真市
- 選考フロー・応募後の流れ
- ▼チャレンジシート・自己PR資料（取り組みプレゼン資料等）提出 提出期間 2026年5月25日（月）～6月11日（木）12:00 迄 ▼WEB適性検査（GPS）受検 受検期間 2026年5月25日（月）～6月12日（金）23:59 迄 ▼書類選考結果通知：2026年6月下旬 ※合否に関わらず全員へ結果を通知いたします。 ▼オンライン面談：2026年7月2日（木）～7月8日（水） ※合否に関わらず全員へ結果を通知いたします。（7月下旬） ▼インターンシップ参加：2026年8月24日（月）～9月11日（金）のうち約1～2週間
- 応募受付期間
- 2026年5月25日(月) ~ 2026年6月11日(木)
- 実施期間
- 2026年8月24日(月) ~ 2026年9月11日(金)
- ★概要 画像や点群データから3D空間を認識・理解するAIモデルについて、学習データと異なるドメイン（センサ差異、環境変化、ノイズ条件など）における性能劣化を分析し、ロバスト性向上の可能性を評価する。 既存の3D認識モデル（3DGS、SLAM系手法、深層学習ベース認識モデル等）を対象に、複数条件下でのベンチマーク評価および改善アプローチの検討を行う。 ★実習のゴール ・3D空間認識に関するAI技術（画像・点群処理、深層学習）の理解を深める ・ドメインギャップがAIモデル性能に与える影響を定量的に評価できるようになる ・ロバスト性向上に向けた改善案（データ拡張、モデル設計、前処理等）を提案できるようになる ★事前に学生に準備しておいて欲しいこと ・3D認識技術（点群・マルチビュー等）に関する基礎知識および関連論文の読解経験 ・3D認識・点群処理に関するOSS（Open3D、PyTorch3D、COLMAP等）の利用経験やコード読解 ★受入部署 パナソニック ホールディングス(株) DX・CPS本部 デジタル・AI技術センター AIソリューション部 4課
- 求める経験、スキル、資格など
- ★概要 画像や点群データから3D空間を認識・理解するAIモデルについて、学習データと異なるドメイン（センサ差異、環境変化、ノイズ条件など）における性能劣化を分析し、ロバスト性向上の可能性を評価する。 既存の3D認識モデル（3DGS、SLAM系手法、深層学習ベース認識モデル等）を対象に、複数条件下でのベンチマーク評価および改善アプローチの検討を行う。 ★実習のゴール ・3D空間認識に関するAI技術（画像・点群処理、深層学習）の理解を深める ・ドメインギャップがAIモデル性能に与える影響を定量的に評価できるようになる ・ロバスト性向上に向けた改善案（データ拡張、モデル設計、前処理等）を提案できるようになる ★事前に学生に準備しておいて欲しいこと ・3D認識技術（点群・マルチビュー等）に関する基礎知識および関連論文の読解経験 ・3D認識・点群処理に関するOSS（Open3D、PyTorch3D、COLMAP等）の利用経験やコード読解 ★受入部署 パナソニック ホールディングス(株) DX・CPS本部 デジタル・AI技術センター AIソリューション部 4課
- 関連する研究キーワード
- SLAM ロバスト性 画像処理 深層学習 前処理 環境変化 OSS Open3D データ拡張 点群データ 基礎知識 モデル設計 AIモデル 3DGS ベンチマーク評価 ドメインギャップ COLMAP デジタル・AI技術センター AIソリューション部 3D空間認識 性能劣化分析 センサ差異 ノイズ条件 3D認識モデル 改善アプローチ 関連論文読解 PyTorch3D パナソニック ホールディングス DX・CPS本部
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