状況別！深層学習を使った異常検知 実践講座

AIを導入したけれども、
実際に機能するものを作る道のりは意外と遠い・・・
理論と実践のギャップを埋める手法とは？

小規模データ，データ不均衡，教師なし学習

セミナー講師

 松原 崇  氏   大阪大学 大学院基礎工学研究科　准教授

セミナー受講料

お1人様受講の場合　50,600円[税込] / 1名
1口でお申込の場合　62,700円[税込] / 1口（3名まで受講可能）

受講申込ページで2～3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。

受講について

• 本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認下さい。
• インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
• 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

セミナー趣旨

  製造業においてAIを導入したい最も大きなニーズは異常検知でしょう。近年は関連書籍も多く発行され、ライブラリも充実していることから、試験運用までの敷居は非常に低くなりました。しかし、実際に機能するものを作る道のりは意外と遠く、導入したけれども上手く動かないというケースは少なくありません。このギャップを埋めるためには、理論と実践を繋ぐ必要があります。そもそもどの手法を使うべきなのか？から考える入門向けセミナーになっています。

セミナープログラム

１．深層学習とは

２．教師あり異常検知
　2.1　データがあるときの異常検知
　2.2　データが少ないときの異常検知

３．生成モデルと教師なし異常検知
　3.1　変分自己符号化器を使った教師なし異常検知
　3.2　変分自己符号化器を使った教師あり異常検知
　3.3　様々な生成モデル
　3.4　敵対的生成ネットワークを使った教師なし異常検知