深層学習を用いた実践的異常検知〜変分自己符号化器VAEと敵対的生成ネットワークGANの基礎と適用〜

セミナー趣旨

　産業の現場において深層学習をはじめとするAIを導入する場合、
おそらく最も大きなニーズが異常検知でしょう。近年はライブラリの整備や関連書籍の発行で、
導入することの敷居は非常に低くなったように思います。しかし実際に機能させるまでの
道のりは非常に遠く、講師自身も多くの企業から相談を受けています。問題の多くは、
理論や実装に関する知識というより、実践的なノウハウの欠如にあります。
　本セミナーは理論的な解説に加え、講師自身が複数の企業との共同研究で得た
実践的なテクニックを多く紹介する予定です。

受講対象・レベル

・異常検知を基礎から勉強したい方
・深層学習を実践的に用いたい方
・深層学習分野における信頼性や解釈性に興味のある方

必要な予備知識

この分野に興味のある方であれば誰でも歓迎します。

習得できる知識

・深層学習を用いた生成モデルに関する基礎知識
・異常検知を用いる場合の困難とそれを解決するノウハウ

セミナープログラム

1. 異常検知の背景
   1. “異常”の定義や分類
   2. 基本的なアプローチ
2. 尤度(ゆうど)を用いた深層生成モデル
   1. 自己符号化器から変分自己符号化器(VAE)
   2. VAEを用いた異常検知
   3. 深層生成モデルの問題点と自己回帰モデルについて
   4. 変数変換を用いた深層生成モデル
   5. これらの手法を用いた異常検知
3. 尤度を用いない深層生成モデル
   1. 敵対的生成ネットワークについての基礎知識
   2. 敵対的生成ネットワークを用いた異常検知
      
      ＜質疑応答・個別質問・講師との名刺交換＞

セミナー講師

神戸大学 大学院　システム情報学研究科　助教　松原 崇 先生

■ご略歴：
2011/04-2013/03 大阪大学 大学院基礎工学研究科 システム創成専攻 博士前期課程
2013/04-2015/03 大阪大学 大学院基礎工学研究科 システム創成専攻 博士後期課程
2013/04 - 2015/03 日本学術振興会 特別研究員 DC1
2013/10 - 現在 独立行政法人 情報通信研究機構 脳情報通信融合研究センター 特別研究員
2015/03 博士(工学)
2015/04 - 現在 神戸大学 大学院システム情報学研究科 助教

■ご専門および得意な分野・研究
・深層学習をはじめとする機械学習、主にコンピュータビジョンと医療データ解析
・計算論的神経科学

■本テーマ関連学協会でのご活動
2013年度 第76回 電子情報通信学会 学術奨励賞 (基礎・境界ソサイエティ)
2016年度 電子情報通信学会複雑コミュニケーションサイエンス研究会 CCS奨励賞
2018年度 人工知能学会 全国大会優秀賞

セミナー受講料

1名47,300円(税込（消費税10％）、資料・昼食付)
　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
　＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。