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Zoomライブ配信セミナー見逃し視聴あり


オンライン(ライブ配信)/見逃視聴なし → 

オンライン(ライブ配信)/見逃視聴あり → 

※Zoomでの受講が難しい方へ;Zoomを介さず視聴できるライブ配信形式での受講も可能です(Vimeo使用)。
 本形式を希望の方は申込フォーム備考欄に「Zoom不可・ライブ配信希望」とご記入ください。
 ご受講前に必ず本ページ内の「ライブ配信」の詳細を確認下さい。Zoomとの同時受講はできません。



★深層学習の基本は習得されている方向け!
★BERT、GPT、Vision Transformerなど最新モデルを交えて解説。
 表現学習と異常検知およびその適用事例と留意点について学べます。

深層学習による表現学習と異常検知への応用

<Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり>

講師

岐阜大学 工学部 電気電子・情報工学科 教授 速水 悟 先生

講師紹介

■ご略歴:
1981年 東京大学大学院 工学系研究科 修士課程修了.
同年 通商産業省工業技術院 電子技術総合研究所
(現、国立研究開発法人産業技術総合研究所).
1989年 カーネキ゛ーメロン大学 客員研究員.
1994年 フランス国立科学研究院機械情報学研究所 客員研究員.
2002年より 岐阜大学 教授 現在に至る
2020年より 早稲田大学 研究院客員教授を兼務

著書:製造業のAI活用を支える統計的機械学習&深層学習, 日経BP (2020-12),
事例+演習で学ぶ機械学習 ビジネスを支えるデータ活用のしくみ,森北出版(2016-04), ほか

■ご専門および得意な分野・研究:
知能情報学, 音と振動からの異常検知

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2021年4月15日(木) 13:00-17:00 *途中、小休憩を挟みます。

●受講料
 【オンライン受講(ライブ配信):見逃し視聴なし】:1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

 【オンライン受講(ライブ配信):見逃し視聴あり】1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300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。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp


※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

ライブ配信セミナー
動画配信サイトVimeoを用いて同時ストリーミング配信でご視聴頂けます。
 (尚、Zoomへアクセスできる方は、Zoomでの受講を推奨します。)
(クリックして展開「▼」)
 こちらの形式での受講をご希望の場合は備考欄に「Zoom不可・ライブ配信希望」と記載下さい(Zoomまたはライブ配信いずれか一方でのご受講となります)。

 →事前にこちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナー開催にあたって

■はじめに:
 深層学習による表現学習と異常検知への応用について、技術動向を説明します。主要なモデルや人工的なタスクの設定等を説明します。応用として、音と振動による異常検知と予兆検知への適用事例と留意点を解説します。

■受講対象者:
・異常検知と予兆検知に関心のある方
・深層学習による表現学習の技術動向を知りたい方
・音と振動による異常検知と予兆検知の事例を知りたい方

■必要な予備知識:
・深層学習の基礎知識
・大学の初年次レベルの数学の基礎知識

■本セミナーで習得できること:
・深層学習による表現学習と異常検知の技術動向
・音と振動からの異常検知と予兆検知への応用
など

セミナー内容

1.深層学習による特徴抽出
 1.1 系列を特徴量に変換する手法
 1.2 再帰型ネットワークによる変換
 1.3 畳み込みフィルタの時間波形への適用
 1.4 注意機構による対応付け
 1.5 複数の注意機構(Transformer)による特徴量への変換

2.表現学習と異常検知
 2.1 教師なし学習による事前学習
 2.2 正常データの表現学習
 2.3 自己符号化器とその発展形
 2.4 異常度の尺度に依存した表現学習
 2.5 人工的なクラス分類タスクの設定(self-supervised)

3.人工的なタスクの設定
 3.1 マスクされた情報を用いる表現学習
 3.2 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
 3.3 予測可能性のモデル
 3.4 GPT(Generative Pre-trained Transformer)
 3.5 Vision Transformerにおけるタスクの設定

4.音と振動による異常検知と予兆検知への応用
 4.1 機械設備への異常検知と予兆検知の事例
 4.2 異常検知に取り組む上での留意点
 4.3 深層学習による異常検知の技術動向
 4.4 今後の展望

<質疑応答>

■ご講演中のキーワード:

深層学習、異常検知、予兆検知、表現学習、人工的なタスクの設定

セミナー番号:AD210422

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