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ディープラーニングによる異常検知の基礎と応用

ディープラーニングや異常検知の基礎から、ディープラーニングによる異常検知手法とその実例・課題などについて詳しく解説します。
外観検査システム・異常検知システムの構築・活用に、ぜひお役立てください。
日時 2019年11月15日(金)  10:30~16:30
会場 東京・品川区大井町 きゅりあん  4F 第2特別講習室
会場地図
講師 岐阜大学 工学部 准教授 博士(情報科学) 加藤 邦人 氏
専門:コンピュータビジョン、画像認識
経歴:岐阜大学人工知能研究推進センターセンター長
コンピュータビジョンによる、特に最近はディープラーニングを用いた外観検査、異常検知の研究に従事。
HP: http://www.cv.info.gifu-u.ac.jp/
受講料(税込)
各種割引特典
49,500円 ( S&T会員受講料 47,020円 ) S&T会員登録について
定価:本体45,000円+税4,500円
会員:本体42,750円+税4,270円
S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件
2名で49,500円 (2名ともS&T会員登録必須​/1名あたり定価半額24,750円) 
備考※資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。
得られる知識・識別問題と異常検知の基礎知識
・ディープラーニングの基礎から、ディープラーニングを用いた代表的な異常検知法についての知識
・外観検査、異常検知システムを構築するための知識。
対象これから自社で外観検査システム、異常検知システムを構築したい、もしくはそれらの考え方を知りたい受講者を対象とし、ある程度(高校理系数学)の数学の知識や情報工学の基礎知識程度を持っていれば理解できるような講演内容とする。そのため、最新の異常検知手法については紹介程度に留める。
基本は画像認識を対象として講演を行うが、信号、音声などの1次元情報についても応用できるよう講演を行う。

セミナー趣旨

 近年、ディープラーニングによる画像認識は目覚ましい発展を遂げており、これらの成果は実利用の段階に入った。工場などの生産現場では、古くから画像認識による外観検査や異常検知が導入されているが、これらにディープラーニングを導入することで飛躍的な精度の向上を行った事例が報告されつつある。一方で、ディープラーニングを外観検査に応用する場合には、外観検査、異常検知ゆえの問題がある。そこで、近年では大量の正常サンプルからニューラルネットワークによって正常状態モデルを生成し、その正常状態を基として未知サンプルの異常度を算出する手法が用いられる。
 その代表的なモデルとして、AutoencoderやGenerative Adversarial Networks (GANs)による異常検知手法について紹介する。合わせて、ディープラーニングにつながるニューラルネットワークの基礎から、異常検知の考え方、応用事例まで広く講演を行う。

セミナー講演内容

1.特徴量と特徴空間
 1.1 特徴量とは
 1.2 特徴空間
 1.3 クラスの概念

2.識別問題
 2.1 識別問題とは
 2.2 線形識別法
 
3.異常検知の基礎
 3.1 識別問題と異常検知
 3.2 ホテリングのT2
 
4.ニューラルネットワークの基礎

 4.1 単純パーセプトロン
 4.2 3層ニューラルネットワーク

5.畳み込みニューラルネットワーク
 5.1 畳み込みニューラルネットワークの基礎
 5.2 Alex NetとVGG Net
 5.3 ResNet
 
6.オートエンコーダ
 6.1 オートエンコーダの基礎
 6.2 畳み込みオートエンコーダ
 
7.Generative Adversarial Networks
 7.1 GANの基礎
 
8.ディープラーニングによる異常検知
 8.1 オートエンコーダの復元による異常検知
 8.2 オートエンコーダの潜在空間を利用した異常検知
 8.3 復元と潜在空間を利用した異常検知
 8.4 GANによる異常検知

9.ディープラーニングによる異常検知による実例と諸問題

 
□ 質疑応答・名刺交換□