ディープラーニングによる異常検知技術の基礎と運用方法のポイント <オンラインセミナー>

~ 特徴量と特徴空間、識別問題、ニューラルネットワーク、異常サンプルがない・少ない場合の手法、最新異常検知技術と運用方法 ~

・ディープラーニングの基礎から最新の異常検知手法までを理解し、異常検知システムを構築に応用するための修得講座

・ニューラルネットワークの基礎、異常サンプルが「ない・少ない」場合の異常検知への手法を学び、実運用に必要な知識と注意点をシステム運営に活かそう!

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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りました。工場などの生産現場では、古くから外観検査や異常検知技術が導入されていますが、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ります。一方で、ディープラーニングを外観検査等に応用する場合には、サンプルデータの不足の問題があり、最近は異常検知の手法が広く用いられています。
 本セミナーでは、ディープラーニングの基礎から、異常検知の考え方、最新の異常検知手法の紹介など基礎理論と、これらディープラーニングを用いた異常検知手法の導入方法、学習方法、学習サンプルの収集と注意点、性能の評価方法、チューニング方法等、実運用に必要な知識を講義します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2022年02月09日(水) 10:30 ~ 17:30
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 ・製造現場などで異常検知、外観検査に深層学習を導入したい方
・クラス分類ではない、異常検知の考え方、知見を得たいと考えている方
・現場導入に際し、データの集め方、性能の評価の仕方等、導入、運用方法の知識を得たい方
・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、もしくはそれらの考え方を知りたい方
・システム、ソフト、データ解析部門の技術者の方
・基本は画像認識を対象として講演を行いますが、信号、音声などの1次元情報についても応用できるよう講義を行います
予備知識 ・数学や情報工学の基礎知識
修得知識 ・ディープラーニングの基礎知識
・異常検知の考え方とその技術
・最新の異常検知手法
・現場への導入方法、運用方法、評価方法
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).異常検知の考え方

3.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
  (3).畳み込みニューラルネットワーク

4.異常サンプルがない場合の方法
  (1).オートエンコーダ
    a.オートエンコーダの基礎
    b.畳み込みオートエンコーダ
    c.オートエンコーダの復元による異常検知
  (2).Generative Adversarial Networks
    a.GANの基礎
    b.GANによる異常検知
  (3).Deep SVDD
    a.Deep SVDDの基礎
    b.Deep SVDDによる異常検知
    c.オートエンコーダ+Deep SVDD

5.異常サンプルが少量ある場合の方法
 ・Adversarial Auto Encoderを用いた異常検知

6.最新異常検知手法
 ・最新の異常検知技術を解説

7.運用方法とそのポイント
  (1).データの集め方とデータの重要性
  (2).データ拡張
  (3).異常検知手法の選択方法
  (4).学習方法
  (5).異常検知における性能評価(Confusion matrix、ROCカーブとAUC、性能評価法)
  (6).チューニング方法

8.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、外観検査の実例

キーワード 特徴量 特徴空間 線形識別法 線形識別法 ニューラルネットワーク オートエンコーダ GAN  Deep SVDD dversarial Auto Encoder チューニング方法
タグ 統計・データ解析AI・機械学習リスク管理ソフト管理検査未然防止プラント機械ITサービス工作機設備
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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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日