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深層学習による異常検知

深層学習による異常検知

~最新理論から実践まで / AIを導入したけれど上手く動かない 〜 理論と実践のギャップを埋める手法を解説 / 小規模データ・ラベルなしデータ・拡散モデル (Diffusion Moldel) / 教師なし学習の最新動向~
オンライン 開催

開催日

  • 2023年6月1日(木) 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
    1. 機械学習と深層学習の関係
  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. 出力の信頼性
  3. 教師なし異常検知と生成モデル
    1. 尤度ベースモデル
      • 深層生成モデルと教師なし異常検知
      • 深層生成モデルと小規模データ・ラベルなしデータ解析
      • 自己回帰モデルと正規化フローと拡散モデル
    2. 敵対的生成ネットワーク
  4. 実践例の紹介

講師

  • 松原 崇
    北海道大学 大学院 情報科学研究院
    教授

主催

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お問い合わせ

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受講料

1名様
: 47,000円 (税別) / 51,700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。
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  • 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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