～ 機械学習の基礎と異常検知・診断への適用法、MTシステムと機械学習による異常検知・診断への適用技術と適応事例 ～
・センシングデータを活用した異常検知・異常診断手法を修得し、異常診断技術に実践するための講座
・ＭＴシステムと機械学習の基礎から学び、高信頼性を確保した異常検知技術に応用しよう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
MTシステムと機械学習（深層学習）の基礎とセンシングデータの解析および異常診断への応用 〈オンラインセミナー〉
講師の言葉
異常検知技術はヴァーチャルかリアルかを問わず産業において幅広い応用性を持っています。
しかしながら、対象が多様であるがゆえに、その制約条件（内容、規模、運用方法、計算資源等）に対して様々な手法が提案されており、実際に取り組もうとした際に、どの手法が適するのかを悩む技術者は少なくありません。
このセミナーでは、異常検知の分野において長年の実績を有するMTシステムをはじめ、近年急激に進歩し、その活用が期待される機械学習（深層学習）手法を対象として、各手法のアプローチ、処理の流れ、長所・短所を解説します。さらに、直感的な理解を助けるためにPythonコードのオープンソースなデータ分析環境であるJupyter Notebookを用いて、結果だけでなく処理の過程を含め可視化を行いながら分かりやすく説明します。
そして、実際のセンシングデータを用いた活用のためにはどのような処理やアプローチが必要か基礎的な方法を解説し、実際にMTシステムや機械学習での適用事例を紹介します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、電気・機械・メカトロ・設備、ソフト・データ・画像・デザイン、品質・生産管理・ コスト・安全、研究開発・商品開発・ ビジネススキル |
| 受講対象者 |
・センシングデータを用いたプロセス機器や製品の異常検知に関心のある方 ・異常検知には関心があるがどの手法・規模を用いればよいか悩んでいる方 ・ＭＴシステムと機械学習は何が違うのか直感的に学びたい方 |
| 予備知識 |
・基礎的な統計用語の知識 |
| 修得知識 |
・異常検知技術の枠組みを理解し、自身が抱える課題に対してどのアプローチが有効か判断することができる ・ＭＴシステムや機械学習による異常検知手法の流れやその本質・狙いを理解することができる ・センシングデータを活用して異常検知を行うための基礎となる知識の取得 |
| プログラム |
１．異常検知・診断の基本的な考え方 （１）．異常検知・診断とは （２）．異常検知・診断が対象とする様々な問題 （３）．各問題への基本的なアプローチ
２．MTシステムの基礎と異常検知・診断適用への適用に向けて （１）．MTシステムとは （２）．MTシステムの体系（MT法、T法（1）、（2）、（3）） （３）．各手法の狙いとその処理手法 （４）．MTシステムの適用における実務面での注意点、最近の動向
３．機械学習の基礎と異常検知・診断への適用に向けて （１）．機械学習の歴史と異常検知・診断の位置付け （２）．異常検知・診断で活用される機械学習手法 （３）．機械学習の適用における実務面での注意点、最近の動向
４．異常検知・診断におけるセンシングデータの基本的な扱い方 （１）．異常検知・診断で用いられるセンサ群とその特徴 （２）．収録データの可視化とその重要性 （３）．代表的な前処理と特徴抽出
５．MTシステムと機械学習による異常検知・診断への適用事例紹介 （１）．回転機械を題材とした適用事例 （２）．AE（アコースティック・エミッション）センサを用いた状態監視 （３）．事例紹介1：MTシステムと産業用組込みコントローラによる回転機械の異常検知 （４）．事例紹介2：深層学習を用いた回転機械の異常検知 |
| キーワード | 異常検知 ＭＴシステム 機械学習 教師あり学習 教師なし学習 センサ センシングデータ 予防保全技術 異常診断 特徴抽出 |
| タグ | 統計・データ解析、分析、AI・機械学習、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 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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