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ディープラーニングによる異常検知の基礎と外観検査等への応用

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ディープラーニングによる異常検知の基礎と外観検査等への応用

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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

  • 2020年10月29日(木) 13時00分 ～ 17時00分

修得知識

  • ディープラーニングの基礎知識
  • 異常検知への応用
  • 現場への導入法

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. 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
  4. 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. ResNe
  5. 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
  6. Generative Adversarial Networks
    1. GANの基礎
  7. 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
  8. 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
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講師

  • 加藤 邦人 氏
    岐阜大学 工学部 応用情報学科
    教授
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主催

株式会社 トリケップス
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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
: 43,000円 (税別) / 47,300円 (税込)
1口
: 56,000円 (税別) / 61,600円 (税込) (3名まで受講可)
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