機械学習 異常検知 セミナー ディープラーニング AI 人工知能

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機械学習 異常検知 セミナー ディープラーニング AI 人工知能

★第3次ブーム真っ只中の人工知能による異常検知の手法とは?
★異常検知に使用される機械学習のアルゴリズムなど基礎的な解説からデータの処理、
 各種応用事例の最新情報までを時系列データや画像データを用いた実習を通し解説!

【PC実習】AIによる
時系列データ・画像データでの異常検知

講師

横浜国立大学 大学院工学研究院 教授 濱上 知樹 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
 1999年千葉大学大学院自然科学研究科博士課程後期修了。博士(工学)。
 2001年千葉大学自然科学研究科助手,
 2004年横浜国大学立大学院工学研究院助教授,
 2008年同教授。現在に至る.

■専門および得意な分野・研究:
 知能システム,機械学習,人工知能の研究に従事。

■本テーマ関連学協会での活動:
 電子情報通信学会,電気学会,情報処理学会,計測自動制御学会各会員
 電気学会にて,機械学習の応用研究委員会を2つ立ち上げ,産学実応用研究に貢献.

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2020年2月10日(月) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん4階第1特別講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名55,000円(税込(消費税10%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき44,000円
 *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■本セミナーの概要
 人工知能(AI)の実践的応用の中でも,異常検知は幅広い分野で活用が期待される技術です。特に,従来,専門家でないと難しいと言われていた画像や時系列信号の異常検知を,AIで支援しようという試みが増えています。さらには,人間の能力では扱うことが困難な大量のデータや高次の特徴空間に対して,その異常の原因や因果関係の説明,新たな知見の抽出までが可能になりつつあります。  
 本セミナーでは,近年多くの需要・要望が寄せられている人工知能による異常検知について,背景となる基本的な考え方と,異常検知に用いられる様々なAIアルゴリズムを学びます。
そして,時系列情報と画像からの異常検知を題材にした,具体的なコードの実行によって理解を深めてまいります。

■実習で使用するPCについて:
 PCは弊社でご用意致します。
 ご自身のPCで実習をすることはできかねます、ご了承ください。

セミナー内容

1.環境構築

2.異常検知概論

3.異常検知のための統計基礎

  A.正規分布とt検定
  B.単純ベイズ推定

4.異常検知のための特徴抽出
  A.時系列データの特徴抽出
  B.画像データの特徴抽出
  C.距離
  D.PCA
  E.クラスタリング

5.異常検知アルゴリズム
  A.k近傍法, LoF
  B.isolation forest
  C.One class SVM
  D.オートエンコーダ
  E.GRU(LSTM)

6.高度な異常検知と応用事例
  A.Deep learning 特徴抽出
  B.ano-GAN
  C.強化学習

7.まとめ【座学】

※それぞれの演習の中では,時系列データ,画像データをつかった事例を扱います。

セミナー番号:AC200237

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