深層学習・GANの基礎と異常検知技術への応用 <オンラインセミナー>

~ 不良サンプルが入手できない場合での異常検知法とシステムへの応用・事例 ~

テレワークの方にも最適なセミナーです!

・ディープラーニングを外観検査技術に応用し、飛躍的な精度向上に活かすための講座

・オートエンコーダやGAN(Generative Adversarial Networks)などの異常検出法の最新技術を修得し、高精度なシステム開発へ応用しよう! 
・ニューラルネットワークによる大量の正常サンプルからモデルを生成し、未知サンプルの異常度を算出する方法も解説いたします

・本講座は、WEB会議システムを利用して開催いたします
・受講の仕方など詳細は、お申込みいただいた後にご連絡いたします
・その他疑問点がございましたら、お問い合わせください
・PCの環境等で視聴できない方は、弊社研究室でご受講が可能です

 

講師の言葉

 近年、ディープラーニングによる画像認識は目覚ましい発展を遂げており、これらの成果は実利用の段階に入った。工場などの生産現場では、古くから画像認識による外観検査や異常検知が導入されているが、これらにディープラーニングを導入することで飛躍的な精度の向上を行った事例が報告されつつある。一方で、ディープラーニングを外観検査に応用する場合には、外観検査、異常検知ゆえの問題がある。そこで、近年では大量の正常サンプルからニューラルネットワークによって正常状態モデルを生成し、その正常状態を基として未知サンプルの異常度を算出する手法が用いられる。その代表的なモデルとして、AutoencoderやGenerative Adversarial Networks (GANs)による異常検知手法について紹介する。
 合わせて、ディープラーニングにつながるニューラルネットワークの基礎から、異常検知の考え方、応用事例まで広く講演を行う。

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年05月29日(金) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・これから自社で外観検査システム、異常検知システムを構築したい方
・深層学習による異常検知の考え方と応用を学びたい方
・画像、システム、検査、品質ほか関連部門の技術者の方
予備知識 ・高校理系数学レベルの知識
・情報工学の基礎知識
修得知識 ・深層学習の基礎から異常検知への応用に関する知識
・オートエンコーダやGANによる異常検出法
プログラム

1.特徴量と特徴空間
  (1).特徴量とは
  (2).特徴空間
  (3).クラスの概念

2.識別問題
  (1).識別問題とは
  (2).線形識別法

3.異常検知の基礎
  (1). 識別問題と異常検知
  (2).ホテリングのT2法

4.ニューラルネットワークの基礎
  (1).単純パーセプトロン
  (2).3層ニューラルネットワーク

5.畳み込みニューラルネットワーク
  (1).畳み込みニューラルネットワークの基礎
  (2).Alex NetとVGG Net
  (3).ResNet

6.オートエンコーダ
  (1).オートエンコーダの基礎
  (2).畳み込みオートエンコーダ

7.Generative Adversarial Networks 技術
 ・GANの基礎

8.ディープラーニングによる異常検知への応用
  (1).オートエンコーダの復元による異常検知
  (2).オートエンコーダの潜在空間を利用した異常検知
  (3).復元と潜在空間を利用した異常検知
  (4).GANによる異常検知
 
9.ディープラーニングによる異常検知による実例と諸問題
  ・異常検知の応用事例を解説

キーワード 深層学習 ニューラルネットワーク 異常検知 特徴量 特徴空間 識別問題 オートエンコーダ Generative Adversarial Networks(GAN)
タグ AI・機械学習ソフト管理ソフト教育データ解析
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 小田急第一生命ビル(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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