組織が、サイバーセキュリティの脅威、不正な金融取引、製品の欠陥、機材の正常性を監視する必要があるかどうかに関わらず、人工知能 (AI) は、ビジネスに影響を与える前にデータの異常を検知するのに役立ちます。自動的にデータセットを分析し、「異常な動作」を定義し、パターン違反を迅速かつ効果的に特定するよう、AI モデルをトレーニングし、展開できます。こうしたモデルをその後、今後の異常性予測に利用できます。業界をまたいで大量のデータを利用できて、正常パターンと異常パターンの区別が微妙であれば、組織が AI を利用して脅威となる異常性をすばやく検出することが非常に重要です。
このワークショップでは、AI を基盤とする手法を複数実装し、長距離通信のネットワーク侵入を特定するというユース ケースを解決します。GPU 対応 XGBoost、ディープラーニング基盤のオートエンコーダー、敵対的生成ネットワーク (GAN) を利用した 3 つの異なる異常性検出手法について学習し、次に、教師ありと教師なしの学習手法を実装し、比較します。ワークショップを修了すると、遠距離通信、サイバーセキュリティ、金融、製造、その他の主要産業での職場で AI を利用して異常を検出できるようになります。
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時間: 8 時間
価格: 価格についてはお問い合わせください。
参加条件:
前提条件を満たすためのおすすめ資料: コンピューター ビジョンのためのディープラーニングの基礎、機械学習入門
テクノロジ: NVIDIA RAPIDS™、XGBoost、TensorFlow、Keras、pandas、オートエンコーダー、GAN
証明書: 評価が正常に完了すると、NVIDIA DLI 証明書が参加者に贈られます。これは専門分野の能力を証明するものであり、プロフェッショナルとしてのキャリアアップを支援します。
ハードウェア要件: 最新版の Chrome または Firefox を実行できるデスクトップ コンピューターまたはノート PC。参加者は全員、完全に設定が終わっている状態でクラウドに置かれている GPU 対応サーバーに専用アクセスできます。
言語: 英語
9:00 a.m.–5:00 p.m.
お客様の組織が、AI、アクセラレーテッド データ サイエンス、アクセラレーテッド コンピューティングの主要なスキルの向上と開発にご興味をお持ちの場合、NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) にインストラクターによるワークショップをリクエストしていただけます。
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