【最速で実装】ディープラーニングによる異常検知
ログ、機械音、画像といったデータに対して異常検知を行うAIの実装方法を具体的に解説します。現場に実装することを目的に、短時間にポイントを凝縮しました。オートエンコーダの原理など最低限の知識が身に付き実装も可能となる実用的なコースです。
Created by Kiyom Ishi
What you'll learn
- AI（ディープラーニング）を用いた異常検知の具体的な方法を習得します
- ディープラーニングのモデルとしてオートエンコーダを理解できるようになります
- 数値ログをデータ対象とした異常検知の実装方法を知ることができます
- 音声をデータ対象とした異常検知の実装方法を知ることができます
- 画像をデータ対象とした異常検知の実装方法を知ることができます
Requirements
- プログラミング経験３年以上
- Pythonの基礎を知っていること
Description
AI（ディープラーニング）を用いた異常検知の実装方法を具体的に解説します。AIモデルとしてはディープラーニングの中でも異常検知によく使われるオートエンコーダを用います。簡単に実装できるよう短時間にポイントを凝縮しました。当コースを受講することにより、異常検知とオートエンコーダの原理を理解し、現場に適用を始めることができます。講師が作成したサンプルプログラムを現場に流用することができます。
（2022/4 追加）セクション１「無料でGPUやPython環境を使う方法 ~ Google Colaboratory」
（2022/5 追加）セクション８「学習プログラムの詳細解説」モデルの組み立て〜DLの動き方
Who this course is for:
- 異常検知を実装する必要のある開発者、社内IT担当者、ベンダの提案者
- ディープラーニングの具体的な活用方法を知っておきたい開発者、PM
Instructor
画像系ディープラーニング / 機械学習 / データ分析 / 予測AI
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- 4.0 Instructor Rating
- 118 Reviews
- 848 Students
- 1 Course
IT企業で多様なAIの開発をしています。
システム異常検知、画像検出系ディープラーニングを用いた施設管理、データ分析を用いた環境予測などを実装してきました。また統計学、データサイエンスも学び顧客の分析ニーズに対応しています。
AIが必要とされている一方、どう導入したらいいのか分からない、理解が難しい、といった声がある上に、技術者の不足を肌で感じます。こうしたことから分かり易く情報を提供しようとしています。