生成AIを活用した異常検知と判断の標準化、高精度化への活用

  • 開催日2025年8月28日(木)
  • 形態ライブ配信 or アーカイブ配信
2025/08/07

セミナー概要

セミナーのテーマ

  • 生成AIの基本と活用
  • 異常検知のための学習データ生成
  • 機械学習とディープラーニングの基礎

こんな方におすすめです

  • 生成AIの異常検知への活用に関心のある方
  • 機械学習やディープラーニングの基礎を学びたい方
  • 学習データの生成方法について知りたい方
セミナータイトル生成AIを活用した異常検知と判断の標準化、高精度化への活用
開催日時 【ライブ配信】

2025年8月28日(木)13:00~16:00
お申し込み期限:2025年8月28日(木)12:30まで

【アーカイブ配信】
視聴期間:2025年8月29日(金)~2025年9月5日(金)
お申し込み期限:2025年8月29日(金)まで

開催場所/配信の補足・注意事項

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
1.Zoomを使用されたことがない方は、下記よりミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
https://zoom.us/download#client_4meeting
2.セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
3.開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
 ご自宅への送付を希望の方はコメント欄にご住所などをご記入ください。
・無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

受講料49,500円(税込、資料付)

■会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円(税込)から
 ・1名で申込の場合、46,200円(税込)へ割引になります。
 ・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、
  計49,500円(2人目無料)です。
 ・10名以上で申込される場合はさらにお得にご受講いただけます。
  お気軽にご相談ください。info@rdsc.co.jp

※ LIVE配信とアーカイブ配信の両方 をご希望の場合
会員価格で1名につき57,200円(税込)、2名同時申込で60,500円(税込)になります。
申込ページのコメント欄に「LIVEとアーカイブ両方希望」とご記入ください。

※ 会員登録とは
ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。
メールまたは郵送でのご案内となります。
郵送での案内をご希望の方は、備考欄に【郵送案内希望】とご記入ください。

主催R&D支援センター

生成AIを活用した異常検知と判断の標準化、高精度化への活用

☆生成AIは、異常検知の応用に大きな革新をもたらします。
 本セミナーでは、生成AIを活用する上での基本から、異常検知のための学習データの生成、導入に向けた実践方法をわかりやすく解説します。

講師

(株)LINK.A 代表 / (株)ネクステージ 開発部 AIアナリスト 太田 桂吾 氏

【ご専門】システムエンジニア、機械学習

セミナー趣旨、ポイント

 ChatGPTの登場により、生成AIをいかに活用していくのか、が多くの企業の課題となっています。生成AIの素早く、大量のデータを、一定のルール(プロンプト)に従い生成可能であるという特徴をいかすことができる分野は多くあります。そんな中で、生成AIの基本である機械学習の学習データに使用できないか、ということを、多くの人が考えています。しかし、実際に生成AIを使用して学習データを生成しようとすると、なかなかその手順、何が使用できるか等、超えるべき課題は多いです。そのため、現実のデータ以外の生成方法をまとめ、その中で生成AIを活用していく手法をまとめました。まだまだ発展する分野ではありますので、課題含め学習していきましょう。

プログラム

1.機械学習の基本
 1-1 何を学習しているのか
 1-2 学習データの役割
 
2.ディープラーニングの基本
 2-1 何がディープなのか
 2-2 学習データの量
 2-3 転移学習

3.学習データの生成
 3-1 一般的な学習データの取得
  (1)画像データでの例
  (2)自然言語での例
 3-2 データオーギュメンテーション
  (1)画像データでの例
  (2)自然言語での例
 3-3 シミュレーターを使用した学習データの生成
  (1) 画像データ(2D,3D)での例
  (2)自然言語での例
 3-4 生成AIの活用
  (1)画像データをもとに別画像の生成
  (2)3Dモデルの生成
  (3)学習データの生成
 3-5 異常検知への活用
  (1)異常検知の種類
  (2)異常検知のための学習データの生成
  
4.課題と今後の展望
 4-1 現時点での課題
 4-2 今後の展望

【質疑応答】