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時系列データを対象とした異常検知への応用としての数理

時系列データを対象とした異常検知への応用としての数理

オンライン 開催

概要

本セミナーでは、産業設備の保守、異常検知についてのコアとなる数的概念を詳解いたします。
また、大量のセンサーデータの絞り方、設備の異常診断の着眼点について解説いたします。

開催日

  • 2021年11月17日(水) 10時30分 16時30分

プログラム

 産業界においてデータサイエンスの重要性、数学の重要性が叫ばれて何年か経ちます。デジタルトランスフォーメーション (DX) のためデジタル教育も企業内で盛んに行われています。このような状況にあって、AI、データサイエンスをプロフェッショナルスキルとして修得することは高い価値があります。しかし、AI、データサイエンスもコモディティ化し、誰でも使える技術になりつつあり、これらの本質の理解なくして、労働市場の流動化の時代に他者優位に立つことは困難です。
 本講習会では、産業設備の保守、特に異常検知について、コアとなる数理的な概念を、従来の考え方と対比してわかりやすく説明します。

  1. 設備の異常診断の基礎と着眼点
    1. 設備の診断とは
    2. 正常データを用いたOne class 識別に属する異常検知手法
      1. 着眼点その1:ベクトル間距離の違い
        • マハラノビス距離を用いた異常の測り方
        • One class Support Vector Machineや局所部分空間法 (Local Subspace Classifier)
      2. 着眼点その2:ヒストグラム間距離の違い
        • ヒストグラムインターセクションやKullback Leibler Divergence
  2. AIの自己啓発とデータサイエンティストツール
    1. ノーコードから始めるデータサイエンス Orange&Knime
    2. 企業内におけるAI・データサイエンス教育のOJT/OFF – JT と自己学習のコツ
    3. 数理を知っているからこそ使いこなせるデータサイエンスツール CollegeAnalysis
  3. 設備の異常・予兆診断に役立つ類似度
    1. データ分析と数理モデル
    2. 色々な距離 (類似度)
      1. 点間の距離
        • ユークリッド距離
        • マッハタン距離
        • L1・L2 距離
        • コサイン類似度
      2. 分布間の距離
        • Kullback Leibler Divergence
        • Jensen?Shannon divergence
  4. 大量のセンサデータの絞り方
    1. PCA (主成分分析)
    2. リッジ (Ridge) 回帰・ラッソ (Lasso) 回帰
    3. 設備の異常・予兆診断に役立つパラメータ数の削減
    • 質疑応答

講師

  • 前田 俊二
    広島工業大学 工学部 電子情報工学科
    教授
  • 松本 慎平
    広島工業大学 情報学部 情報コミュニケーション学科
    准教授
  • 小松 尭
    広島大学 大学院 先進理工系科学研究科
    研究員
  • 谷口 哲至
    広島工業大学 工学部 電子情報工学科
    准教授

主催

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
: 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

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500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 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 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

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。
  • 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。
  • 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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