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】

AIによる画像データの異常検知

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?

 

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

 


 

◆ 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:

  • 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)。

 

◆ 過去、同講師によるセミナーを受講された方の声(一例):

  • 概要や、手法を広く、わかりやすくお教えいただきました。
  • 数式を多用せず、図などで説明して頂き、直感的に理解しやすかったです。
    復習し、実際に現場でデータに適用してみます。
  • とても分かりやすかった。濱上先生執筆で本を出してほしい。
  • わかりやすく、非常に役に立った。
    自身の知識不足により理解にいたらない点もあり、3日くらいかけた講習でも受講したいと思う。
  • 大変参考になりました。ありがとうございました。
  • 具体例の水準が高かったです。参考になりました。
  • 濱上先生の説明はとてもわかりやすく、これまでなんとなくしかわかっていなかったことについてしっかり理解できる機会となりました。ありがとうございました。

 

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、印刷物を郵送で送付致します。
  • お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
  • お申込みは4営業日前までを推奨します。
  • 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。
  • 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。

 

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。

 

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