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May 8, 2017
【オンデマンド配信】
＜エンジニア向け、深層学習・機械学習＞
音と振動からの異常検知と自己教師あり学習
■周波数分析による特徴量への変換、統計量、機械学習、深層学習を用いた異常検知の技術動向■
視聴期間：申込日から10営業日後まで（期間中は何度でも視聴可）
※好評につき3月30日まで、お申込み期限を延長しました。
※好評につき3月30日まで、お申込み期限を延長しました。
★ エンジニア向けの機械学習の基礎。
★ 機械学習と深層学習による時系列モデルの中でも、音と振動による異常検知と自己教師あり学習を学ぶ！
★ 機械学習と深層学習による時系列モデルの中でも、音と振動による異常検知と自己教師あり学習を学ぶ！
| 日時 | 2023年3月30日（木） 23:59まで申込み受付中／【収録日：2022年10月14日（金）】※映像時間：3時間18分 |
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|---|---|---|
| 会場 | Webセミナー(会社・自宅にいながら受講可能) |
会場地図 |
| 講師 | 早稲田大学 グリーン・コンピューティング・システム研究機構 上級研究員（研究院 教授） 速水 悟 氏 【経歴】 1981年 東京大学大学院工学系研究科修士課程修了。 同年 通商産業省工業技術院 電子技術総合研究所(現、国立研究開発法人産業技術総合研究所)。 1989年 カーネギーメロン大学 客員研究員。 1994年 フランス国立科学研究院 機械情報学研究所 客員研究員。 2002年 岐阜大学工学部 教授。 2021年4月より現職 専門分野：メディア情報学、知能情報学、博士（工学） 所属学会：日本経営学会、ACM、IEEE各会員 書籍：「事例+演習で学ぶ機械学習:ビジネスを支えるデータ活用のしくみ」、森北出版 (2016/04) 「製造業のAI活用を支える統計的機械学習＆深層学習：異常検知と予防保全の事例で体系的に技術を習得」、日経BP (2020/12) など 【WebSite】 https://w-rdb.waseda.jp/html/100002900_ja.html |
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受講料(税込)
各種割引特典
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49,500円
( E-Mail案内登録価格 46,970円 )
S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価：本体45,000円＋税4,500円
E-Mail案内登録価格：本体42,700円＋税4,270円
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E-Mail案内登録なら、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E-Mail案内登録必須／１名あたり定価半額の24,750円)
1名申込みの場合：受講料39,600円 ( E-Mail案内登録価格 37,620円 ) 定価：本体36,000円＋税3,600円 E-Mail案内登録価格：本体34,200円＋税3,420円 ※１名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。 ※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。 ※他の割引は併用できません。 |
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| 配布資料 | PDFテキスト(印刷可)：マイページよりダウンロード 講師メールアドレスの掲載：有 | |
| オンライン配信 | オンデマンド配信 ►受講方法・視聴環境確認 （申込み前に必ずご確認ください） | |
| 備考 | ※WEBセミナーの録音・撮影、複製は固くお断りいたします。 ※講師の所属などは、収録当時のものをご案内しております | |
セミナー趣旨
本セミナーでは、音と振動からの異常検知の基本的な手法と技術動向を解説します。周波数分析による特徴量への変換と機械学習・深層学習の適用を説明します。関連する技術として自己教師あり学習を説明し、潜在変数への変換モデルとしてフローモデルと拡散モデルを説明します。
機械装置への適用事例と、2020年から行われている機械音からの異常検知の国際的な技術コンペを紹介します。
機械装置への適用事例と、2020年から行われている機械音からの異常検知の国際的な技術コンペを紹介します。
セミナー講演内容
音と振動による異常検知の基本的な手法を学ぶことができます
深層学習を用いた異常検知と関連する技術を学ぶことができます
機械装置への適用事例と国際的な技術コンペの動向を知ることができます
＜プログラム＞
１．音と振動からの異常検知
1.1 技術開発における全体の流れ
1.2 異常検知から予兆検知へ
1.3 対象による難易度の見積もり
1.4 データ収集における留意点
２．音と振動の特徴量への変換
2.1 周波数分析による特徴量への変換
2.2 長・短期記憶モデル（LSTM）による特徴量化
2.3 畳み込みネットワークによる特徴量化
３．異常検知への機械学習と深層学習の適用
3.1 機械学習による異常検知
3.2 自己符号化器と変分自己符号化器の利用
3.3 畳み込みニューラルネットワークの利用
3.4 異常検知への注意機構の適用
４．自己教師あり学習と変換モデル
4.1 対照学習による特徴ベクトルへの変換
4.2 マスクを用いた自己教師あり学習
4.3 フローモデルの異常検知への適用
4.4 拡散モデルの応用
５．技術動向の解説
5.1 機械装置への適用事例の紹介
5.2 機械音からの異常検知の国際的な技術コンペ
（DCASE task2, 2020, 2021, 2022）
5.3 今後の展望
■Ｑ＆Ａ■
このセミナーに関する質問に限り、講師とメールにて個別Q&Aをすることができます。
具体的には、セミナー資料に講師のメールアドレスを掲載していますので、セミナーに関する質問がございましたら
直接メールでご質問ください。
（ご質問の内容や時期によっては、ご回答できない場合がございますのでご了承下さい。）
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