【延期】状況別！　深層学習を使った異常検知　実践講座

AIを導入したけれど上手く動かない・・・

「理論と実践のギャップを埋める手法」

　～小規模データ，データ不均衡，教師なし学習まで～

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
　　　1.1　機械学習と深層学習の関係

　　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
　　　2.3　出力の信頼性

　　３．教師なし異常検知と生成モデ知
　　　 3-1. 尤度ベースモデル
　　　　　　- 深層生成モデルと教師なし異常検知
　　　　　　- 深層生成モデルと小規模データ・ラベルなしデータ解析
　　　　　　- 自己回帰モデルと正規化フローと拡散モデル
　　　3-2. 敵対的生成ネットワーク

　　4. 実践例の紹介

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。