＜エンジニア向け、深層学習・機械学習＞音と振動からの異常検知と自己教師あり学習【オンデマンド配信】

セミナー趣旨

習得できる知識

音と振動による異常検知の基本的な手法を学ぶことができます
深層学習を用いた異常検知と関連する技術を学ぶことができます
機械装置への適用事例と国際的な技術コンペの動向を知ることができます

セミナープログラム

１．音と振動からの異常検知
　1.1 技術開発における全体の流れ
　1.2 異常検知から予兆検知へ
　1.3 対象による難易度の見積もり
　1.4 データ収集における留意点

２．音と振動の特徴量への変換
　2.1 周波数分析による特徴量への変換
　2.2 長・短期記憶モデル（LSTM）による特徴量化
　2.3 畳み込みネットワークによる特徴量化

３．異常検知への機械学習と深層学習の適用
　3.1 機械学習による異常検知
　3.2 自己符号化器と変分自己符号化器の利用
　3.3 畳み込みニューラルネットワークの利用
　3.4 異常検知への注意機構の適用

４．自己教師あり学習と変換モデル
　4.1 対照学習による特徴ベクトルへの変換
　4.2 マスクを用いた自己教師あり学習
　4.3 フローモデルの異常検知への適用
　4.4 拡散モデルの応用

５．技術動向の解説
　5.1 機械装置への適用事例の紹介
　5.2 機械音からの異常検知の国際的な技術コンペ
　　　（DCASE task2、 2020、 2021、 2022）
　5.3 今後の展望

■Ｑ＆Ａ■
　このセミナーに関する質問に限り、講師とメールにて個別Q&Aをすることができます。
　具体的には、セミナー資料に講師のメールアドレスを掲載していますので、セミナーに関する質問がございましたら直接メールでご質問ください。
　（ご質問の内容や時期によっては、ご回答できない場合がございますのでご了承下さい。）

セミナー講師

早稲田大学 グリーン・コンピューティング・システム研究機構
上級研究員（研究院 教授）　速水 悟　氏

【経歴】
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　カーネギーメロン大学 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　岐阜大学工学部 教授。
2021年4月より現職

専門分野：メディア情報学、知能情報学、博士（工学）
所属学会：日本経営学会、ACM、IEEE各会員    
書籍：「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)
「製造業のAI活用を支える統計的機械学習＆深層学習：異常検知と予防保全の事例で体系的に技術を習得」、日経BP (2020/12) など

セミナー受講料

オンライン受講価格：39,600円

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特別割引価格：
１名：37,620円
２名：49,500円（１名分無料：１名あたり24,750円）
３名以上のお申込みの場合、１名につき24,750円で追加受講できます。

受講について

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