인공지능 기반 공정 이상 탐지

정용훈 지음

작가와 2024년 04월 10일 출간

작품소개

책소개

인공지능 기술의 발전으로 인해 다양한 산업 분야에서 데이터 분석과 인공지능 기술을 활용한 문제 해결이 이루어지고 있습니다. 특히, 제조업에서는 공정 이상 탐지가 매우 중요한 문제 중 하나입니다. 공정 이상 탐지는 공정에서 발생하는 이상 현상을 빠르게 탐지하고, 이를 조치하여 생산성을 높이고 품질을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.

이 책은 공정 이상 탐지를 위한 센서 데이터 분석과 인공지능 기술을 다루는 책입니다. 이 책에서는 다음과 같은 내용을 다룹니다.

이 책은 인공지능 기술을 처음 접하는 독자도 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다. 다양한 예제와 실습을 통해 독자가 직접 이상 탐지 모델을 만들어볼 수 있도록 구성되어 있습니다.

이 책을 통해 독자 여러분이 공정 이상 탐지에 대한 이해를 높이고, 실제 문제 해결에 적용할 수 있는 능력을 갖출 수 있기를 바랍니다.

목차

제1부 이상 탐지 개요 | 6p
제1장 이상 탐지 소개 | 6p

제2부 공정 이상 탐지를 위한 센서 | 12p
제1장 이상 탐지를 위한 센서 소개 | 12p
제2장 센서를 이용한 데이터 수집 및 구축 | 23p

제3부 이상 탐지 모델 학습 데이터 세트 | 30p
제1장 학습 데이터 세트 소개 | 30p
제2장 평가 Metric 소개 | 43p

제4부 지도/비지도 학습 기반 이상 탐지 | 50p
제1장 지도 학습의 개념 소개 | 50p
제2장 지도 학습 기반 이상 탐지의 한계 | 53p
제3장 비지도 학습의 개념 소개 | 59p

제5부 이상 감지를 위한 Python 라이브러리 코딩 | 66p
제1장 Python 라이브러리 코딩 | 66p
제2장 Tensor를 활용하기 위한 PyTorch코딩 | 95p

제6부 지도 학습 기반 이상 탐지 | 107p
제1장 이상탐지를 위한 지도 학습 모델 설계 | 107p

제7부 SVM을 활용한 지도 학습 기반 이상 탐지 | 126p
제1장 SVM(Support Vector Machine) | 126p
제2장 SVM을 활용한 지도 학습 기반 이상 탐지 실습 | 136p

제8부 KNN을 활용한 비지도 학습 기반 이상 탐지
소개 | 147p
제1장 KNN | 147p
제2장 KNN을 활용한 비지도 학습 기반 이상 탐사 실습 | 155p

제9부 이상 감지를 위한 딥러닝 모델 | 167p
제1장 이상 감지 딥러닝 모델의 기초 및 소개 | 167p
제2장 소개된 모델과 데이터 활용 방안 설명 | 189p

제10부 딥러닝을 이용한 AutoEncoder 기반 이상 탐지 학습 | 191p
제1장 인코더 및 디코더 구조 설계 | 191p
제2장 AutoEncoder를 이용한 이상 탐지 모델 실습 | 198p

제11부 공정 이상 감지 모델 학습 평가 | 212p
제1장 모델의 학습 및 정성적, 정량적 평가 | 212p

제12부 최신 이상 감지 기술 동향 | 236p
제1장 최신 이상 감지 기술 동향 | 236p

책 속으로

이상 탐지의 개념과 중요성
센서 데이터 수집과 분석
지도 학습과 비지도 학습 기반 이상 탐지
딥러닝 기반 이상 탐지
모델 학습과 평가

작가정보

저자(글) 정용훈

- 작가 주요 경력 -

★ 화장품 제조사 근무 경력 17년( 화장품 SCM, 생산, 품질 등 업무 담당)

★ 스마트팩토리운영관리사 1급


★ 정밀화학(화장품 생산) 직업능력개발훈련교사