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AIによる異常検知

Zoomを使ったライブ配信セミナー

AIによる異常検知

～Pythonによる信号・画像異常検知の理論と実習～
オンライン 開催
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概要

本セミナーでは、近年多くの需要・要望が寄せられている人工知能による異常検知について、背景となる基本的な考え方と、古典的なアルゴリズムの理解を深め、さらにAIによる高度な異常検知の基礎とアルゴリズム、応用例をPythonによる実習を通して学んでいきます。

開催日

  • 2021年3月24日(水) 10時30分 ～ 16時30分

受講対象者

  • 機械学習の応用分野に関連する技術者、研究者
    • 画像処理
    • 信号処理
    • 医療福祉
    • スポーツ分野
    • セキュリティ (監視カメラ、警備、防犯)
    • ロボット
    • コンピュータビジョン
    • 異常行動検出、異常領域検出
    • 統計
    • 経済学 など
  • 機械学習、パターン認識分野の技術者、研究者
  • これから機械学習、パターン認識に携わる技術者、開発者

修得知識

  • 異常検知の基礎
  • 異常検知に利用される機械学習アルゴリズムの理論
  • 機械学習による異常検知の応用

プログラム

　異常検知は幅広い分野で活用が期待される技術です。従来、人でないと難しいといわれていた専門的な異常検知を、AIによって代替させようという試みが増えています。さらに、人間の能力では扱うことが困難な大量のデータや高次の非線形特徴空間に対して、その原因や因果関係の説明、新たな知見の抽出まで可能になりつつあります。今後は単独の異常検知機能ではなく、システムや製品の一部としてAIによる異常検知が組み込まれるようになっていくでしょう。
　本セミナーでは、近年多くの需要・要望が寄せられている人工知能による異常検知について、背景となる基本的な考え方と、古典的なアルゴリズムの理解を深め、さらにAIによる高度な異常検知の基礎とアルゴリズム、応用例をPythonによる実習を通して学んでいきます。

  1. Python実習環境の準備
  2. 異常検知概論
  3. 異常検知のための特徴抽出
    1. 時系列データの特徴抽出
    2. 画像データの特徴抽出
    3. 特徴と距離
      1. 様々な距離の定義
      2. 高次特徴空間における球面集中現象
  4. 統計的異常検知の基礎
    1. 正規分布とカイ二乗分布
    2. マハラノビス距離とPCA
  5. 古典的な異常検知
    1. k近傍法 (KNN)
    2. 局所外れ値因子法 (LOF: Local Outlier Factor)
    3. ABOD: Angle Based Outlier Detection
    4. 特異スペクトル解析法
    5. ヒストグラム法
    6. クラスタリング
  6. AIによる異常検知の考え方とよく使われるアルゴリズム
    1. One class SVM
    2. オートエンコーダ (AE: Auto Encoder)
    3. VAE (Variational Auto Encoder)
    4. isolation forest
    5. LSTM
    6. Deep learning (CNN)
    7. リザバーコンピューティング
    8. ano – GAN
  7. 応用事例
  8. まとめ
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講師

  • 濱上 知樹 氏
    横浜国立大学 大学院 工学研究院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻
    教授
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主催

株式会社 トリケップス
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

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
: 55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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