現場で使える異常検知基礎<入門>講座 1DAYコース

2018/12/05(水)19:00 〜 22:00 開催

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#Python, #機械学習, #Deep Learning, #自然言語処理, #人工知能

スキルアップAIが次に開催するイベントはこちら

締切間近

11/27(水)

19:30〜21:00

【再配信】無料で学べるAI勉強会第185回：KNIME を使ってみよう（第154回）

オンライン

4 / 30 人

スキルアップAI

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参加枠	申込形式	参加費	参加者
前払い	先着順	32,400円現金支払い	1人／定員5人

イベント内容

概要

「データあるところに異常あり」と言われるほど、異常検知はデータ活用において普遍的に存在するテーマです。

データに潜む異常をいち早く発見できることは、不良品や故障、不正アクセスなどの様々なリスクを回避できることにつながります。様々な異常を発見するために活用できるのが異常検知という技術です。

異常検知の応用範囲は、生産ライン、システム運用、セキュリティ、マーケティング、など多岐にわたるため、異常検知技術を身につけることで、データ分析者としての活躍の場をより一層広げられることになります。

通常2ヶ月間16時間の講座として展開しているのですが、今回は、深いハンズオン内容を含まない、DAY1<異常検知入門>のみご参加のお申し込みを受け付けいたします！

がっつり学ぶ力があるかわからないけど、概要を覗いてみたい
2ヶ月間学ぶのはちょっとヘビーなので、異常検知学習のきっかけを掴みたい

という方に最適な内容です。

全4回でお申し込みされる場合は、スキルアップAIの「HP 」からお申し込みください。

受講後、DAY2以降をお申し込みいただいても構いません
DAY1のみの参加は、Slackでのチャット質問、講義動画の共有、宿題などには対応しておりません。

カリキュラム

講義 <異常検知入門>
- 異常検知の基本的な考え方
- 正規分布に従うデータからの異常検知
- 非正規データからの異常検知
- ナイーブベイズ法による異常検知
- 時系列データの異常検知
- 性能評価の方法
グループワーク

カリキュラムは若干変更になる場合があります。

参考書籍

MLPシリーズ異常検知と変化検知, 井出,杉山, 講談社
入門機械学習による異常検知, 井出, コロナ社
データマイニングによる異常検知, 山西, 共立出版

前提知識

固有値分解、偏微分、確率・統計の基礎を理解している。(基礎数学講座修了レベル)
データが与えられた時に、前処理から評価までの一連の流れを理解しており、どのようなアウトプットをすべきかを理解している。
主要なMLアルゴリズムを理解しており、データに応じて適切な手法を選択して実装することができる。

受講後のゴール

異常検知に関する基礎知識を身につけることができます

事前準備

Anaconda3-5.1.0以降かつAnaconda3-5.2.0以前のAnacondaがインストールされていることを前提に講義を進めますので、事前にインストールをしておいてください Anaconda3-5.2.0より新しいAnacondaはPython3.7になっています。 Python3.7は、tensorflowが公式対応していないので、Python3.6を含むAnacondaをお使いください

講師

S Ogata

建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所優秀技術者賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。