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ディープラーニングによる異常検知の基礎と実用化のポイント

故障・異常データがない、少ない場合の

ディープラーニングによる異常検知の基礎と実用化のポイント

東京都 開催 オンライン 開催

概要

本セミナーでは、ディープラーニングによる異常検知について基礎から解説し、異常データが無い・少ない場合や未知の異常を検出する方法、オートエンコーダーとGANの使い分け、組み合わせ等のノウハウを詳解いたします。

開催日

  • 2020年11月27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。
 本セミナーでは、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の実例と諸問題
    • 質疑応答

講師

会場

株式会社 技術情報協会
東京都 品川区 西五反田2-29-5 日幸五反田ビル8F
株式会社 技術情報協会の地図

主催

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1名様
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

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  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

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本セミナーは終了いたしました。

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