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Zoom

★産業現場でのAI導入において、特にニーズが大きい“異常検知”にフォーカスしたセミナー!
★深層学習の基礎から教師あり・教師なし・敵対的生成ネットワーク(GAN)など
 様々な手法による異常検知の解説、実務で適用する際に当たる壁とその解決ノウハウまで。
★複数企業との共同研究で得られた、実践的なテクニックを数多く紹介します!

深層学習を用いた実践的異常検知

<Zoomを用いたオンラインセミナー>

講師

大阪大学 大学院 基礎工学研究科 准教授 松原 崇 先生

講師紹介

■ご略歴:
2011/04 - 2013/03 大阪大学 大学院基礎工学研究科 システム創成専攻 博士前期課程
2013/04 - 2015/03 大阪大学 大学院基礎工学研究科 システム創成専攻 博士後期課程
2013/04 - 2015/03 日本学術振興会 特別研究員 DC1
2013/10 - 2020/03 独立行政法人 情報通信研究機構 脳情報通信融合研究センター 特別研究員
2015/03 博士(工学)
2015/04 - 2020/03 神戸大学 大学院システム情報学研究科 助教
2020/04 - 現在 大阪大学 大学院基礎工学研究科 准教授

■ご専門および得意な分野・研究:
・深層学習
・特に深層生成モデルを使った異常検知や小規模データ解析

■本テーマ関連学協会でのご活動:
2013年度 第76回 電子情報通信学会 学術奨励賞 (基礎・境界ソサイエティ)
2016年度 電子情報通信学会複雑コミュニケーションサイエンス研究会 CCS奨励賞
2018年度 人工知能学会 全国大会優秀賞
2020年度 人工知能学会 全国大会優秀賞

→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2月9日(火) 10:30-16:30 *途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

●受講料(オンライン受講):
 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

セミナー開催にあたって

■はじめに:
 産業の現場において深層学習をはじめとするAIを導入する場合,おそらく最も大きなニーズが異常検知でしょう.近年はライブラリの整備や関連書籍の発行で,導入することの敷居は非常に低くなったように思います.しかし実際に機能させるまでの道のりは非常に遠く,講師自身も多くの企業から相談を受けています.問題の多くは,理論や実装に関する知識というより,実践的なノウハウの欠如にあります.本セミナーは理論的な解説に加え,講師自身が複数の企業との共同研究で得た実践的なテクニックを多く紹介する予定です.

■受講対象者:
・異常検知を基礎から勉強したい方
・深層学習を実践的に用いたい方
・深層学習分野における信頼性や解釈性に興味のある方

■必要な予備知識:
この分野に興味のある方であれば誰でも歓迎します

■本セミナーで習得できること:
・深層学習を用いた生成モデルに関する基礎知識
・異常検知を用いる場合の困難とそれを解決するノウハウ
など

セミナー内容

1.はじめに
 1)人工知能と機械学習
 2)深層学習とは
 3)深層学習の位置づけ

2.異常検知の背景
 1)“異常”の定義や分類
 2)基本的なアプローチ

3.教師ありの異常検知
 1)データがそれなりにある場合のアプローチ
 2)必要なデータと計算量
 3)データが少ない場合のアプローチ
 4)データに不均衡がある場合のアプローチ

4.教師なしの異常検知と生成モデル
 1)製造業における異常の特徴
 2)深層生成モデルと教師なし異常検知
  a)自己符号化器から変分自己符号化器(VAE)
  b)生成モデル
  c)深層生成モデルの工業応用
  d)深層生成モデルによる異常検知
 3)深層生成モデルと小規模データ・ラベルなしデータ解析
  a)階層的深層生成モデルとは
  b)深層生成モデルの医療応用例(画像)
 4)自己回帰化モデルと正規化フロー
  a)深層生成モデルの限界
  b)多様体仮説
  c)様々な自己回帰モデル
  d)正規化フロー
  e)注意事項

5.敵対的生成ネットワーク(GAN)
 1)敵対的学習
 2)GANの基本的枠組み
 3)様々な応用事例(教師あり/なし)
 4)GANの改良(目的関数)
  −LSGAN、WGAN
 5)GANの改良(構造)
  −DCGAN、LAPGAN、Progressive Growing of GANs、Self Attention GAN、BigGAN、StyleGAN
 6)構造化敵対的生成モデル
 7)GANを用いた異常検知

<質疑応答>

■ご講演中のキーワード:
異常検知、深層学習、変分自己符号化器VAE、敵対的生成ネットワークGAN、不確実性・信頼性・解釈性

セミナー番号:AG210201

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