～ 設備の異常診断と着眼点、異常・予兆診断に役立つ類似度、パラメータ数の削減手法、AIのリスキリングのコツ ～
・異常検知のコアとなる数理的な概念とデータ処理手法とその実例を修得し、効果的な設備診断・保守運用に活かすための講座！
・センサデータの収集・処理において必要となるデータサイエンスや数理の基礎、重要な処理例を修得し、産業設備の保守、運用や高精度な異常検知・故障予知に活かそう！
・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。
異常検知技術の基礎とセンサデータ処理の実践ポイント ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
産業界においてデータサイエンスの重要性、数学の重要性が叫ばれて何年か経ちます。デジタルトランスフォーメーション（DX）のためデジタル教育も企業内で盛んに行われています。大学では、文理を問わずデータサイエンス学部が設立されています。このような状況にあって、企業が他社と差別化を図るためには、AI、データサイエンスをコア･コンピタンスとして技術を高める必要があります。しかし、AI、データサイエンスもコモディティ化し、誰でも使える技術になりつつあり、これらの本質の理解なくして、他社優位に立つことは困難です。
本講習会では、産業設備の保守、運用のためのセンサデータの収集、処理において必要となるデータサイエンス、数理の基礎的な考え方、重要な処理例について、実例を交えながらご紹介いたします。特に、異常検知について、コアとなる数理的な概念を、従来の考え方と対比してわかりやすく説明します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・ものづくり技術者全般、経営者の方 ・設計、開発、品質管理、生産技術、設備保全、生産管理担当者の方 |
| 予備知識 | ・特に必要ありません |
| 修得知識 |
・設備の保守、運用のためのデータサイエンスの基礎、数理統計の基礎 ・機械学習の基礎 ・異常検知手法の基礎 ・パラメータ数の削減の方法 ・AIの自己学習、リスキリングのコツ |
| プログラム |
１．設備の異常診断の基礎と着眼点 （１）．設備の診断とは（欠陥検査と比べて） （２）．設備診断の難しさは何か （３）．正常データを用いたOne class 識別に属する異常検知手法 ａ．着眼点その１：ベクトル間距離の違い ・マハラノビス距離を用いた異常の測り方 ・One class Support Vector Machine ・局所部分空間法(Local Subspace Classifier) ｂ．着眼点その２：密度の違い ・局所外れ値因子法(Local Outlier Factor) ｃ．着眼点その３：ヒストグラム間距離の違い ・ヒストグラムインターセクション ・Kullback Leibler Divergence
２．設備の異常・予兆診断に役立つ類似度 （１）．色々な距離(類似度) ａ．点間の距離(ユークリッド距離、マッハタン距離、L1・L2 距離、コサイン類似度) ｂ．分布間の距離 (Kullback Leibler Divergence、Jensen–Shannon divergence) （２）．データ分析と数理モデル （３）．ヒストグラム間距離(Kullback Leibler Divergence) （４）．これらを利用するためのレシピ(フーリエ変換など)
３．大量のセンサ分析は大変！その解決手法 （１）．PCA(主成分分析) （２）．リッジ(Ridge)回帰・ラッソ(Lasso)回帰 （３）．設備の異常・予兆診断に役立つパラメータ数の削減
４．AI の自己啓発とデータサイエンティストツール （１）．ノーコードから始めるデータサイエンス Orange＆Knime （２）．企業内におけるAI・データサイエンス教育のOJT／OFF－JT と自己学習のコツ （３）．数理を知っているからこそ使いこなせるデータサイエンスツール CollegeAnalysis |
| キーワード | 異常診断 One class 識別 マハラノビス距離 ベクトル間距離 局所外れ値因子法 ヒストグラム間距離 類似度 主成分分析 リッジ回帰 ラッソ回帰 データサイエンスツール カルバック・ライブラー情報量 |
| タグ | AI・機械学習、データ分析、設備 |
| 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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