【中止】音と振動からの異常検知と自己教師あり学習

セミナー趣旨

習得できる知識

音と振動による異常検知への深層学習の適用について学ぶことができます
異常検知と自己教師あり学習との関連を学ぶことができます
機械装置への適用事例と最近の国際的な技術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 データ収集における留意点

２．異常検知への深層学習の適用
　2.1 自己符号化器と変分自己符号化器の利用
　2.2 畳み込みニューラルネットワークの利用
　2.3 異常検知への注意機構の適用

３．異常検知と自己教師あり学習との関連
　3.1 対比学習による特徴ベクトルへの変換
　3.2 マスクを用いた自己教師あり学習
　3.3 フローモデルの異常検知への適用

４．技術動向の解説
　4.1 機械装置への適用事例の紹介
　4.2 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, 2023）
　4.3 今後の展望
　　　（2023年７月時点の技術動向）

　　□質疑応答□

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

＜主な経歴＞
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

＜WebSite＞
https://w-rdb.waseda.jp/html/100002900_ja.html

セミナー受講料

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