【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。

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