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広げる
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。
本講座で異常検知に関する入門・基礎知識を学び、実務で応用するためのスキルを習得していきましょう。
【初学者向け】異常検知とは｜意味や事例、メリット、代表的な手法、導入課題を解説
講座の特長
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1
異常検知業務をハンズオン
DAY1からDAY4までを通して１つの課題に取り組んでいただき、異常検知業務を模擬体験して頂きます。
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2
一流講師陣による徹底フォロー
講座期間中は、好きな時間に動画で学習ができ、チャットで何度でも講師に質問ができます。 -
3
圧倒的充実のカリキュラム
国際的に活躍するAI研究の第一人者である杉山将東京大学大学院教授の監修のもと、現役のデータサイエンティストが教材を作成しています。
得られる知識・スキル
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異常検知に関する基礎知識異常に対する考え方や評価方法を説明できるようになります。 -
異常検知モデルをプログラミングする際の基礎技術代表的な異常検知手法を説明できるようになります。 -
実務における異常検知問題へのアプローチ方法実務で応用するための様々な種類のデータへの異常検知ができるようになります。
カリキュラム
DAY1DAY2DAY3DAY4
講義 <異常検知入門>
- 異常検知の基本的な考え方
- 正規分布による異常検知
など全6トピックス
カリキュラムは変更となる場合がございます。
担当講師
小縣 信也
兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、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。
日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。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。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
講義 <入力のみのデータの異常検知>
- 近傍法による異常検知
- 局所外れ値度による異常検知
など全9トピックス
カリキュラムは変更となる場合がございます。
担当講師
小縣 信也
兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、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。
日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。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。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
講義 <入力と出力があるデータの異常検知>
- 線形回帰による異常検知
- サポートベクトル回帰による異常検知
など全3トピックス
講義<時系列データの異常検知>
- 自己回帰による異常検知
- 近傍法による異常検知
など全5トピックス
カリキュラムは変更となる場合がございます。
担当講師
小縣 信也
兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、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。
日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。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。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
講義 <深層学習による異常検知>
- 深層学習による異常検知の基礎
- 自己符号化器によるアプローチの各手法
など全4トピックス
通し課題への取り組み結果の発表
カリキュラムは変更となる場合がございます。
担当講師
小縣 信也
兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、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。
日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。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。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
講座概要
| 講座名 | 現場で使える異常検知基礎講座 |
|---|---|
| 受講形式 |
オンライン講座：eラーニング形式 お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。 |
| 講座時間 | 動画講義13.5時間(Notebook解説動画含む) |
| 前提となる知識・スキル |
前提スキル
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| 料金 | 275,000円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの |
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| 動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
| チャットの質問期間 | 講座チャンネルへの招待日から4ヶ月間 |
| PCの動作環境 |
※8GB未満でも受講して頂くことは可能ですが、大きなデータを扱う演習の際に不具合が発生する可能性があります。 |
| 事前準備 | 本講座では、MinicondaまたはAnacondaをインストールしていただきます。また、pipというライブラリ管理ソフトを使って、Python ライブラリをインストールしていただきます。これらインストール作業を行えるパソコン環境をご準備ください。特に、社用のパソコンなどでアクセス制限のあるインターネット回線をご利用の方は、インストール作業を問題なく行えることを事前にご確認ください。ご不明な点がございましたら、事前にご連絡ください。 |
講座体験ブログ
よくあるご質問
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対面講座の実施はありますか？現時点で実施の予定はございません。オンライン講座（eラーニング形式）の受講をぜひご検討ください。
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参考書籍はありますか？以下に参考書籍をご紹介します。
- 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
受講者の声