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。
日時
- 2021年3月24日 10時30分〜 2021年3月24日 16時30分
開催予定
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。
- Python実習環境の準備
- 異常検知概論
- 異常検知のための特徴抽出
- 時系列データの特徴抽出
- 画像データの特徴抽出
- 特徴と距離
- 様々な距離の定義
- 高次特徴空間における球面集中現象
- 統計的異常検知の基礎
- 正規分布とカイ二乗分布
- マハラノビス距離とPCA
- 古典的な異常検知
- k近傍法 (KNN)
- 局所外れ値因子法 (LOF: Local Outlier Factor)
- ABOD: Angle Based Outlier Detection
- 特異スペクトル解析法
- ヒストグラム法
- クラスタリング
- 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
- One class SVM
- オートエンコーダ (AE: Auto Encoder)
- VAE (Variational Auto Encoder)
- isolation forest
- LSTM
- Deep learning (CNN)
- リザバーコンピューティング
- ano – GAN
- 応用事例
- まとめ
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。