★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

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

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

担当講師

岐阜大学　工学部　電気電子・情報工学科　教授　速水 悟 氏

セミナープログラム（予定）

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

公開セミナーの次回開催予定

開催日

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

開催場所

【Live受講】 Live配信セミナー（リアルタイム配信）　※会社・自宅にいながら学習可能です※

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については、こちらをご参照ください

受講

• 【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。

配布資料

• 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。）

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。

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