(9/15)実践例20選から学ぶ 産業現場AI異常検知の方式選定法【入門】

近年AI機械学習がITから産業へ広がってきて，産業設備や製造現場における保全管理などに応用が急増しています。巷にはAI機械学習のハウツー本や開発ソフトがあふれていますが，なりより実際に現場に実装した事例を知ることが重要です。しかし，これまでの書籍やセミナーでは，実際の事例を広くサーベイして，AI機械学習手法別に整理して紹介するものは少ないと思います。
統計・機械学習・AIの手法別と振動・画像・時系列のデータ表現別に我が国の産業現場への実践例を150例文献調査してその中から20例を紹介します。最初に，各手法に分類してそのしくみを直感的に解説したあと，具体的な工場現場や産業設備などへの実践例に対応させて説明展開します。その結果，単に他者事例を知るのみならず，受講者がもつ各課題に最も合う手法とデータ表現へのヒントが得られることを狙いとしています。
本セミナーの重要な視点は，定番手法・アルゴリズムが，どのように産業現場の様々な異常現象や時系列データに対して適用されているかを関連付けることです。それにより，類似するAI機械学習応用事例の中から実現可能なケースとして受講者が自己の課題にタックルする勇気を持っていただくことです。
もう一つの重要な視点は，異常検知から異常予知への進化です。このセミナーでは，なるべく予知を目指した事例を多く含めました。最後に，生成AIのTransformerニューラルネットの最先端予知事例を紹介します。魔法のように未来を予言できませんが，予兆がどの時点でどこのデータ部分で始まったのかを定量化できるAttention値なるものを紹介します。
講師は，メーカ技術者，大学教授，コンサルと長年にわたり統計，機械学習，AI応用の実務経験があります。各種手法を分類して原理しくみと現場適用との魔の川を渡った豊富な経験を通じて，これから試してみようとする現場技術者に寄り添い，実践試行する勇気をもってもらえる入門コースです。