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 インストラクターによるワークショップ
AI を応用した予知保全

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International Society of Automation によると、機械の故障によるダウンタイムが原因で、世界中で毎年、6,470 億ドルが失われています。製造、航空宇宙、エネルギー、その他の産業セクターなどに属する組織がコストを最小限に抑え、効率性を改善するために、メンテナンス プロセスを徹底的に見直しています。人工知能 (AI) と機械学習を利用すれば、組織は運用に予知保全を適用し、大量のセンサー データを処理して、機器の故障を発生前に検出できます。定期的な予防保全と比べ、予知保全は問題を先回りして特定し、お金のかかるダウンタイムから企業を救います。

このワークショップでは、時系列データの中から異常と障害を特定する方法、該当パーツの残りの耐用年数を見積もる方法、異常を障害条件に関連付ける方法について学習します。AI モデル トレーニングのために時系列データを準備する方法、XGBoost アンサンブル ツリー モデルを開発する方法、長/短期記憶 (LSTM) ネットワークを使用してディープラーニング モデルを開発する方法、予知保全のために異常を検出するオートエンコーダーを作成する方法について学習します。修了後、AI を利用して機器の状態を予測し、保守を実施する時期を予測できるようになります。

 

学習目標


このワークショップに参加すると、次の方法を学習します。
  • AI ベースの予知保全を利用し、故障と想定外のダウンタイムを防ぐ
  • お金のかかる故障につながりうる異常の検出にともなう主要な課題を特定する
  • 時系列データを使用し、XGBoost ベースの機械学習分類モデルで成果を予測する
  • LSTM ベースのモデルを使用し、機器の故障を予測する
  • 時系列オートエンコーダーによる異常検出を利用し、限られた故障例データが利用できるとき、故障を予測する

ワークショップ データシートをダウンロードする (PDF 298 KB)

ワークショップの概要

序論
(15 分)
  • インストラクターの紹介。
  • courses.nvidia.com/join でアカウントを作成する
時系列向けに RAPIDS で XGBoost をトレーニングする
(120 分)
GPU、cuDF、XGBoost 分類を使用して部品の故障を予測する方法を学習する:
  • RAPIDS cuDF を使用し、効率的な GPU 取り込みのために実際のデータを用意する。
  • GPU 対応 XGBoost と CPU 専用 XGBoost を使用し、分類モデルをトレーニングする。
  • CPU、GPU、GPU + cuDF を使用し、XGBoost のためにパフォーマンスと制度の結果を比較し、議論する。
休憩 (60 分)
時系列で Keras と TensorFlow を使用して LSTM トレーニングする
(120 分)
ディープラーニング LSTM モデルと時系列データを使用し、部品の故障を予測する方法を学習する:
  • 時系列モデル トレーニングのために順序付きデータを準備する。
  • Keras を使用し、LSTM 層でディープラーニング モデルを構築し、トレーニングする。
  • モデルの精度を評価する。
休憩 (15 分)
異常検出のためのオートエンコーダーのトレーニング
(120 分)
オートエンコーダーによる異常検出を利用し、部品の故障を予測する方法を学習する:
  • LSTM オートエンコーダーを構築し、トレーニングする。
  • 1D 畳み込みオートエンコーダーを開発し、トレーニングする。
  • ハイパーパラメーターで実験し、モデルの結果を比較する。
評価と Q&A (15 分)
 

ワークショップの詳細

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:

  • Python の経験
  • データ処理とディープラーニングの基礎を理解していること

前提条件を満たすためのおすすめ資料: Python チュートリアル, 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

テクノロジ: Python、TensorFlow、Keras、XGBoost、NVIDIA RAPIDS™、cuDF、LSTM、オートエンコーダー

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

Upcoming Workshops

Pacific Time
 

Wed, Mar 24, 2021

9:00 a.m.–5:00 p.m.

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Central European Time
 

Thu, Mar 25, 2021

9:00 a.m.–5:00 p.m.

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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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