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深層学習を使った異常検知 実践講座

深層学習を使った異常検知 実践講座

~小規模データ、データ不均衡、教師なし学習~
オンライン 開催

開催日

  • 2021年9月22日(水) 10時30分 16時30分

プログラム

 製造業においてAIを導入したい最も大きなニーズは異常検知でしょう。近年は関連書籍も多く発行され、ライブラリも充実していることから、試験運用までの敷居は非常に低くなりました。しかし、実際に機能するものを作る道のりは意外と遠く、導入したけれども上手く動かないというケースは少なくありません。このギャップを埋めるためには、理論と実践を繋ぐ必要があります。そもそもどの手法を使うべきなのか?から考える入門向けセミナーになっています。

  1. 深層学習とは
  2. 教師あり異常検知
    1. データがあるときの異常検知
    2. データが少ないときの異常検知
  3. 生成モデルと教師なし異常検知
    1. 変分自己符号化器を使った教師なし異常検知
    2. 変分自己符号化器を使った教師あり異常検知
    3. 様々な生成モデル
    4. 敵対的生成ネットワークを使った教師なし異常検知

講師

  • 松原 崇
    大阪大学 大学院 基礎工学研究科
    准教授

主催

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お問い合わせ

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受講料

1名様
: 46,000円 (税別) / 50,600円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

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。
  • 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。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 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。
本セミナーは終了いたしました。

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