深層生成ＡＩによる異常検知【オンライン】

～基礎から始める少規模データ解析と生成モデル～

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 氏

2015年に大阪大学大学院基礎工学研究科より博士（工学）を取得。その後、神戸大学大学院システム情報学研究科の助教を経て、2020年に大阪大学大学院基礎工学研究科の准教授に着任。2021年には総務省から戦略的情報通信研究開発推進計画(SCOPE)研究奨励賞を受賞。同年、日本科学技術振興機構(JST)の戦略的創造研究推進事業さきがけ(PRESTO)の研究者として採用された。現在、電子情報通信学会（IEICE）の代議員や日本人工知能(JSAI)学会誌のシニア編集委員を務めている。専門は力学系理論と機械学習の融合。

セミナー受講料

会員　35,200円（本体　32,000円）一般　38,500円（本体　35,000円）

※会員価格適用については、企業研究会会員が対象となります。（所属先の会員登録有無がわからない場合、お申込みの際に備考欄へ「会員登録確認希望」とご記入ください。）※最少催行人数に満たない場合には、開催を中止させて頂く場合がございます。※お申込後のキャンセルは原則としてお受けしかねます。お申込者がご出席いただけない際は、代理の方のご出席をお願い申し上げます。

受講について

視聴用アカウント・セミナー資料は、原則として開催1営業日前までにメールでお送りいたします。※最新事例を用いて作成する等の理由により、資料送付が直前になる場合がございます。

セミナー趣旨

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・レベル

AIの導入にあたり、特に異常検知において実践的なノウハウを学び機能させたい方など

セミナープログラム

1. はじめに　(1）人工知能と機械学習　(2）深層学習とは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）データが少ない場合のアプローチ　(3）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　(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　(4）様々な生成モデルの理論と応用例※申込状況により、開催中止となる場合がございます。※講師・主催者とご同業の方のご参加はお断りする場合がございます。※録音、録画・撮影・お申込者以外のご視聴はご遠慮ください。