深層学習による表現学習と異常検知への応用<Zoomによるオンラインセミナー>

深層学習の基本は習得されている方向け!
BERT、GPT、Vision Transformerなど
最新モデルを交えて解説

表現学習と異常検知およびその適用事例と留意点について学べます。

セミナー趣旨

 深層学習による表現学習と異常検知への応用について、技術動向を説明します。主要なモデルや人工的なタスクの設定等を説明します。応用として、音と振動による異常検知と予兆検知への適用事例と留意点を解説します。

受講対象・レベル

  • 異常検知と予兆検知に関心のある方
  • 深層学習による表現学習の技術動向を知りたい方
  • 音と振動による異常検知と予兆検知の事例を知りたい方

必要な予備知識

  • 深層学習の基礎知識
  • 大学の初年次レベルの数学の基礎知識

習得できる知識

  • 深層学習による表現学習と異常検知の技術動向
  • 音と振動からの異常検知と予兆検知への応用 など

セミナープログラム

  1. 深層学習による特徴抽出
    1. 系列を特徴量に変換する手法
    2. 再帰型ネットワークによる変換
    3. 畳み込みフィルタの時間波形への適用
    4. 注意機構による対応付け
    5. 複数の注意機構(Transformer)による特徴量への変換
  2. 表現学習と異常検知
    1. 教師なし学習による事前学習
    2. 正常データの表現学習
    3. 自己符号化器とその発展形
    4. 異常度の尺度に依存した表現学習
    5. 人工的なクラス分類タスクの設定(self-supervised)
  3. 人工的なタスクの設定
    1. マスクされた情報を用いる表現学習
    2. BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
    3. 予測可能性のモデル
    4. GPT(Generative Pre-trained Transformer)
    5. Vision Transformerにおけるタスクの設定
  4. 音と振動による異常検知と予兆検知への応用
    1. 機械設備への異常検知と予兆検知の事例
    2. 異常検知に取り組む上での留意点
    3. 深層学習による異常検知の技術動向
    4. 今後の展望

<質疑応答>


キーワード:深層学習、異常検知、予兆検知、表現学習、人工的なタスクの設定

セミナー講師

岐阜大学 工学部 電気電子・情報工学科 教授 速水 悟 先生

■ご略歴:
1981年 東京大学大学院 工学系研究科 修士課程修了。
同年 通商産業省工業技術院 電子技術総合研究所
(現、国立研究開発法人産業技術総合研究所)。
1989年 カーネキ゛ーメロン大学 客員研究員。
1994年 フランス国立科学研究院機械情報学研究所 客員研究員。
2002年より 岐阜大学 教授 現在に至る
2020年より 早稲田大学 研究院客員教授を兼務

著書:製造業のAI活用を支える統計的機械学習&深層学習, 日経BP (2020-12),
事例+演習で学ぶ機械学習 ビジネスを支えるデータ活用のしくみ、森北出版(2016-04), ほか

■ご専門および得意な分野・研究:
知能情報学、音と振動からの異常検知

セミナー受講料

【オンライン受講(ライブ配信):見逃し視聴なし1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

【オンライン受講(ライブ配信):見逃し視聴あり1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
 *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。

受講について

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

配布資料・講師への質問等について

  • 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
    (開催1週前~前日までには送付致します)。

    ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
    (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
  • 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
    (全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
  • 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
    無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

下記ご確認の上、お申込み下さい

  • PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
  • ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
    各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。
  • 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。

Zoomを使用したオンラインセミナーとなります

  • ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
    お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
    確認はこちら
    ※Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
  • Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
    ※一部のブラウザは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります。
     必ずテストサイトからチェック下さい。
     対応ブラウザーについて(公式) ;
     「コンピューターのオーディオに参加」に対応してないものは音声が聞こえません。

動画配信サイトVimeoを用いて同時ストリーミング配信でご視聴頂けます。
(尚、Zoomへアクセスできる方は、Zoomでの受講を推奨します。)

申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です

  • 開催5営業日以内に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
  • 視聴可能期間は配信開始から1週間です。
    セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
    尚、閲覧用のURLはメールにてご連絡致します。
    ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
    (見逃し視聴有り)の方の受講料は(見逃し視聴無し)の受講料に準じますので、ご了承下さい。
    こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」

※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


13:00

受講料

41,800円(税込)/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込、コンビニ払い

開催場所

全国

主催者

キーワード

機械学習・ディープラーニング   AI(人工知能)   設備保全・TPM

※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


13:00

受講料

41,800円(税込)/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込、コンビニ払い

開催場所

全国

主催者

キーワード

機械学習・ディープラーニング   AI(人工知能)   設備保全・TPM

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