【異常検知】ディープラーニングの全体像と異常検知
参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
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一般(ページ中段のお申し込みボタンからチケットをご購入いただけます)
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先着順 |
2,000円
現金支払い
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9人 / 定員50人 |
学生(ページ中段のお申し込みボタンからチケットをご購入いただけます)
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先着順 |
1,000円
現金支払い
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1人 / 定員50人 |
イベント内容
概要
さらに、後半ではディープラーニングの現実的な産業実装として注目を集める異常検知に焦点を絞り一連の技術概論を解説します。
ビジネス化への実体験に基づく講義
今回お招きする講師は「最もわかりやすいディープラーニングのブログ」として評判のAISI∀の著者です。講師が代表を務める会社(東証3826)では、異常検知に必要な機能をオールインワンで装備したAI異常検知システムを10月24日に発売しました。その他にも様々なアイディアからエッジの効いたAI製品をリリースしています。
対象者
・事業企画に携わる方でディープラーニングの全体像をつかみたい方・これからディープラーニングを学びたい方、アイディアを実装したい方
・どなたでもご参加いただけます
アジェンダ
18時50 | 開場 |
19時00~ | 講義開始 |
第1部 | ディープラーニングの全体像を正しく理解する ・ディープラーニングに対する認識 ・AIのOverview(階層で理解する) ・機械学習のは2つのプロセス ・機械学習アルゴリズム ・機械学習アルゴリズムと適用分野 ・注目の機械学習アルゴリズム ・生成モデル ・GANの学習方法 |
第2部 | ディープラーニングを使った異常検知 ・異常検知と予知保全 ・異常検知の適用分野 ・ディープラーニングを使うとは ・学習プロセスと判定プロセス ・クラウドで学習、エッジで判定 ・ディープラーニングを使った異常検知の構成 ・異常検知の学習プロセス ・異常検知の判定プロセス ・再現率と精度 ・AIによる異常検知の課題 ・正常品のみ学習(生成モデルVAE) ・正常品のみ学習のヒートマップ ・正常品と異常品を学習(識別モデルCNN) ・GRAD-CAM ・エッジコンピューティング ・マシンビジョンカメラとリングライト ・ディープラーニングを使った異常検知の機能 ・ディープラーニングを使った異常検知のモニタリング |
20時~ | 質疑応答 |
20時30 | 講座終了 |
講師紹介
梅田弘之
(株式会社システムインテグレータ代表取締役)
略歴
東芝、SCSKを経て1995年に株式会社システムインテグレータを設立し、現在、代表取締役社長。2006年東証マザーズ、2014年東証第一部上場。前職で日本初の ERP「ProActive」を企画・開発した後に独立し、日本初のECパッケージ「SI WebShopping」や開発支援ツール「SI Object Browser」など、独創的アイデアの 製品を次々と開発。
最近は、プログラミングスキル判定サービス「TOPSIC」や、人工知能を使った製 品・サービスの「AISIA」シリーズを続々とリリースしている。著書は技術書中 心に20冊以上。
会場
秋葉原UDX (JR秋葉原駅徒歩2分)持ち物
- 筆記用具
- 名刺1枚 ※ 受付時にお渡し下さい。
- パソコンがなくてもご参加いただけます。
定員
先着150名 【要予約】 ※事前申し込み必須。当日ご来場は立ち見、又はご聴講いただけない場合があります。参加費
- 費用: ・一般:2000円 ・学生:1000円
- 当日現金払い不可 -当日参加はできません。必ずご予約ください。
主催
Study-AI(人工知能入門勉強会)
お問い合わせはお気軽に
HP:http://study-ai.com/
Eメール:studyai2020@gmail.com
電話: 070-1392-0909
セミナーや補習会も好評。 写真は人工知能の未来予測講演。
その他に、数学のどの部分を勉強すると機械学習の理解が深まるかなど、これから人工知能を0から、1から勉強したい方向け、ビジネスに活かしたい方向けの勉強会です。これまで、個人・法人あわせて800名以上にご参加頂いております。また、一般社団法人日本ディープラーニング協会主催のAI資格試験であるE資格の認定プログラムも実施しています。
講義風景 -主催Study-AIによる講義です。基本的にアットフォームです。
受講者の声 (※過去Study-AI講座より)
Y.Kさん(30代 エンジニア)
今までこのようなAIを体系的に基礎から学べる講座がなかったので非常に助かっています。復習課題が充実しているのもありがたいです。
Y.Nさん(20代 エンジニア)
まだ受講中なのですが、Study-AIの講座を受けていることをPRして転職活動がうまく行きました。未経験ですが機械学習のエンジニアとして内定しています。これからは業務で活用するのでさらに一生懸命取り組みたいと思います。
T.Nさん(20代 デザイナー)
Pythonを勉強するのも始めてだったのでついていくのに必死です。さらにAIの分野が数学からいろいろなフレームワークまで幅広く何から手を付けて良いかわかりませんでした。でも、周りの方や講師の先生が非常に親切に接してくれたので何とか自分にもAIの世界が分かってきました。
N.Sさん(40代 エンジニア)
TensorFlowの仕組みが目から鱗でした。別の分野のエンジニアで昔プログラミングも扱っていましたが、この講義は感動の連続です。
K.Sさん(50代 研究者)
私のクラスは予習資料が事前に配布され、講義では活発に質問が飛び交うなど受講者が取り組む姿勢が非常にレベルの高いクラスと感じました。若い方に負けないよう頑張っています。
O.Sさん(コンサルタント)
アットホームで実践的な内容でした。かなり高度な内容でしたが、少人数で、自分に合わせてくれたのが助かりました。
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