☆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。
本ウェブページは【LIVE配信（8/28実施）】を録画したアーカイブ配信の申込ページです。
視聴期間中は何度でもご視聴いただけます。
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】