【最速で実装】ディープラーニングによる異常検知

異常検知について概要を説明します。

異常検知を実現する考え方について分かりやすく説明します。

異常検知に用いるAIのモデルには何が適するのか説明します。

異常検知に適するAI「オートエンコーダ」について分かりやすく仕組みを説明します。

ログに対する異常検知の導入事例を紹介します。また今回用意したサンプルの内容について説明します。

ログデータの異常検知についてサンプルプログラムとデータを用いて実演をしていきます。一緒に実行することで異常検知の体験をすることができ、この体験を利用して自分の現場にすぐ実装することができます。

ログデータ異常検知のサンプルプログラムの内容を分かりやすく解説します。これを理解することで自分の現場に適用できる応用力が身に付きます。

サンプルプログラムを利用して任意の現場に適用するには具体的にどうしたらよいか説明します。

AIの導入当初はうまく精度が出ない場合もあります。この時にログデータ用オートエンコーダはどんなチューニングをしたらよいのか具体的に解説します。

オートエンコーダで音声データを扱うにはどうしたらよいのか解説します。ログデータのみでなく音声も扱うことができる知識が付きます。

今回用意したサンプルの内容と、実演でやりたい事について説明します。

音声データの異常検知についてサンプルプログラムとデータを用いて実演をしていきます。一緒に実行することで異常検知の体験をすることができ、この体験を利用して自分の現場にすぐ実装することができます。

音声データ用オートエンコーダのサンプルプログラムの内容を分かりやすく解説します。これを理解することで自分の現場に適用できる応用力が身に付きます。

AIの導入当初はうまく精度が出ない場合もあります。この時に音声データ用オートエンコーダはどんなチューニングをしたらよいのか具体的に解説します。

オートエンコーダで画像データを扱うにはどうしたらよいのか解説します。ログデータのみでなく画像も扱うことができる知識が付きます。

今回用意したサンプルの内容と、実演でやりたい事について説明します。

画像データの異常検知についてサンプルプログラムとデータを用いて実演をしていきます。一緒に実行することで異常検知の体験をすることができ、この体験を利用して自分の現場にすぐ実装することができます。

画像データ用オートエンコーダのサンプルプログラムの内容を分かりやすく解説します。これを理解することで自分の現場に適用できる応用力が身に付きます。

AIの導入当初はうまく精度が出ない場合もあります。この時に画像データ用オートエンコーダはどんなチューニングをしたらよいのか具体的に解説します。

せっかく作ったAIですが、実行を自動化しないと「使える」と言ってもらえません。どのように自動化したらよいのか解説します。

AIの実行をどのように自動化したらよいのか具体的に実装方法の一例を挙げ解説します。サンプルプログラムが添付されています。

学習プログラムでモデルを組み立てている１つ１つの命令がどのような意味を持つのか解説します。

ディープラーニングの動き方を順序立てて説明します。

学習プログラムの中でも画像に特化して必要な処理を解説します。

受講者へのメッセージです。