AIによる時系列データ・画像データでの異常検知【PC実習】【提携セミナー】
| 開催日時 | 未定 |
|---|---|
| 担当講師 | 濱上 知樹 氏 |
| 開催場所 | 未定 |
| 定員 | - |
| 受講費 | 未定 |
★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！
AIによる時系列データ・
画像データでの異常検知
【PC実習】
【提携セミナー】
主催：株式会社情報機構
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：
- 実習に必要な環境は開催確定後、ご連絡いたします。
- セキュリティ上準備が難しい場合などは弊社PCを貸出しいたします(7,700-/台）。
担当講師
横浜国立大学 大学院工学研究院 教授
濱上知樹 氏
セミナープログラム（予定）
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。
公開セミナーの次回開催予定
開催日
未定
開催場所
未定
受講料
未定
配布資料
配布資料は、印刷物を郵送もしくはメール送付のどちらかを検討中です。
お申込については4営業日前までのお申込みを推奨します。
それ以降でもお申込みはお受けしておりますが（開催1営業日前の12:00まで）、
テキストが郵送となった場合、資料の到着がセミナー後になる可能性がございます。
備考
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。
お申し込み方法
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