深層学習による異常検知

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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

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