【書籍】機械学習・ディープラーニングによる“異常検知”技術と活用事例集（No.2181BOD）

機械学習・ディープラーニングによる

“異常検知”技術と活用事例集

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～工場・プラント、インフラ設備、外観検査、医療、電気機器、車載機器～

★ 機械学習・異常検知手法の特徴、メリット、デメリットと適切な選び方、使い方を詳解！

★ 「判定根拠の説明」、「異常データの収集」、「誤判断」、「学習データの信頼性」問題にどう対応するか！

■　目　　次                                                                                                        

第１章　異常検知に必要な機械学習・ディープラーニングの基礎知識とポイント
第２章　根拠を説明可能な人工知能の開発とその導入、活用の仕方
第３章　AI(機械学習)に対する品質の考え方と検証技術
第４章　工場・プラントにおけるIoT、AI導入と異常検知・故障予知システムの作り方
第５章　インフラ設備へのIoT、AIによる異常検知
第６章　ディープラーニングによる異常検知技術と外観検査への活用
第７章　機械学習による医療応用と異常検知の試み
第８章　電気機器、車載機器における異常検知

■　本書のポイント                                                                                                  

１．データ収集、データセット作成の負担をどう軽減するか！
２．特徴量抽出のため、どのようにデータを集め、加工するか！
３．AIのブラックボックス問題と説明可能なAIの作り方！
４．AIの品質保証をどう考えるか！製品品質を担保する検証技法とは！
５．工場・プラントにおける高度な状態監視保全の構築法！
　　　　　　　　　 具体的にどのようにDXを進めればよいか！
６．物理モデル、デジタルツインによる機械の診断、制御手法！
７．回転機械における欠陥の早期検出、余寿命推定手法！
８．押出機におけるデータ解析手法、機械学習の選定、
　　　　　　　　　　　　　　　異常検知、寿命予測の具体例！
９．老朽化した社会インフラへの打音検査、画像認識技術による劣化・異常の評価！
１０．食品・自動車部品・プラスチック成形品…
　　　　　　　　　外観検査のデジタル化、自動化のポイント！
１１．心電図、超音波画像AI、胸部CT画像…
　　　　　　　　　　医療分野における異常検知とその使い方！
１２．機械学習を用いた自動車の異常振動検知、車載ネットワークへの侵入検知！

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