～ 特徴量と特徴空間、ニューラルネットワークの基礎、異常サンプルがない場合の方法と注意点、運用とチューニング方法 ～
・導入・学習方法から性能評価、チューニング方法まで実運用に必要な異常検知手法のポイントを修得するための実践講座
・異常サンプルがない場合でも対応できるディープラーニングによる最新の異常検知技術を修得し、飛躍的な精度向上を実現しよう！
・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。
ディープラーニングによる異常検知技術の基礎と最新手法および運用方法のポイント ＜オンラインセミナー＞
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 |
|
|---|---|
| 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 ・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演を行います ・システム、ソフト、データ分析関連部門の方 |
| 予備知識 | ・ある程度の数学の知識や情報工学の基礎知識程度を持っていれば理解できるような講演内容とします |
| 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 ２．識別問題 ３．ニューラルネットワークの基礎 ４．異常サンプルがない場合の方法 ５．異常サンプルが少量ある場合の方法 ６．最新異常検知手法 ７．運用方法とそのポイント ８．ディープラーニングによる異常検知の実例と諸問題 |
| キーワード | 異常検知 特徴量 特徴空間 識別問題 線形識別法 単純パーセプトロン ニューラルネットワーク オートエンコーダ ＧＡＮ Ｄｅｅｐ ＳＶＤＤ ＰａＤｉＭ FastFlow データ拡張 |
| タグ | 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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