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ディープラーニングによる異常検知の基礎と応用

ディープラーニングによる異常検知の基礎と応用

東京都 開催 会場 開催

概要

本セミナーでは、ディープラーニングや異常検知の基礎から、ディープラーニングによる異常検知手法とその実例・課題などについて詳しく解説いたします。
外観検査システム・異常検知システムの構築・活用に、ぜひお役立てください。

開催日

  • 2019年11月15日(金) 10時30分16時30分

修得知識

  • 識別問題と異常検知の基礎知識
  • ディープラーニングの基礎
  • ディープラーニングを用いた代表的な異常検知法
  • 外観検査、異常検知システムを構築するための知識

プログラム

 近年、ディープラーニングによる画像認識は目覚ましい発展を遂げており、これらの成果は実利用の段階に入った。工場などの生産現場では、古くから画像認識による外観検査や異常検知が導入されているが、これらにディープラーニングを導入することで飛躍的な精度の向上を行った事例が報告されつつある。一方で、ディープラーニングを外観検査に応用する場合には、外観検査、異常検知ゆえの問題がある。そこで、近年では大量の正常サンプルからニューラルネットワークによって正常状態モデルを生成し、その正常状態を基として未知サンプルの異常度を算出する手法が用いられる。
 その代表的なモデルとして、AutoencoderやGenerative Adversarial Networks (GANs) による異常検知手法について紹介する。合わせて、ディープラーニングにつながるニューラルネットワークの基礎から、異常検知の考え方、応用事例まで広く講演を行う。

  1. 特徴量と特徴空間
    1. 特徴量とは
    2. 特徴空間
    3. クラスの概念
  2. 識別問題
    1. 識別問題とは
    2. 線形識別法
  3. 異常検知の基礎
    1. 識別問題と異常検知
    2. ホテリングのT2法
  4. ニューラルネットワークの基礎
    1. 単純パーセプトロン
    2. 3層ニューラルネットワーク
  5. 畳み込みニューラルネットワーク
    1. 畳み込みニューラルネットワークの基礎
    2. Alex NetとVGG Net
    3. ResNet
  6. オートエンコーダ
    1. オートエンコーダの基礎
    2. 畳み込みオートエンコーダ
  7. Generative Adversarial Networks
    1. GANの基礎
  8. ディープラーニングによる異常検知
    1. オートエンコーダの復元による異常検知
    2. オートエンコーダの潜在空間を利用した異常検知
    3. 復元と潜在空間を利用した異常検知
    4. GANによる異常検知
  9. ディープラーニングによる異常検知による実例と諸問題
    • 質疑応答・名刺交換

講師

会場

品川区立総合区民会館 きゅりあん

4F 第2特別講習室

東京都 品川区 東大井5丁目18-1
品川区立総合区民会館 きゅりあんの地図

主催

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 42,750円 (税別) / 47,020円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,750円 (税込)

複数名同時受講の割引特典について

  • 2名様以上でお申込みの場合、
    1名あたり 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,750円(税別) / 47,020円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
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  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
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本セミナーは終了いたしました。

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